About the role
Über uns:
HyPlus ist Dein Wegbegleiter im digitalen Wandel. Gemeinsam mit unseren Kund:innen entwickeln wir strukturiert, partnerschaftlich und mit klarem Fokus auf nachhaltigen Mehrwert, deren digitale DNA. Wir begleiten Unternehmen von der Anforderungsanalyse über Architektur, Softwareentwicklung und Implementierung bis hin zum Betrieb. Mit rund 800 Kolleg:innen in Deutschland, Polen, Litauen, Rumänien und Indien verbinden wir technologische Exzellenz mit Branchenkompetenz in Automotive, Handel, Banken & Versicherungen sowie dem öffentlichen Sektor.
Wir begrüßen Bewerberinnen und Bewerber, die sich bereits mit modernen KI-gestützten Entwicklungstools und generativer KI beschäftigen oder Interesse daran haben, diese sinnvoll in ihren Arbeitsalltag zu integrieren. Den reflektierten Einsatz von KI sehen wir als wertvolle Ergänzung zu technischem Know-how und eigenständigem Denken.
Als Data Analyst beantwortest du fachliche Fragestellungen eigenverantwortlich mit Daten: Du analysierst, modellierst innerhalb bestehender Strukturen, baust Dashboards und bringst deine Ergebnisse so auf den Punkt, dass Fachbereiche damit arbeiten können. Konzeption von KPI-Systemen und Datenmodellen gestaltest du mit – ohne sie allein verantworten zu müssen – und übernimmst Schritt für Schritt eigene Themenbereiche wie Datenqualität, Reporting-Standards oder Self-Service-Enablement.
Eigenverantwortliche Durchführung von Datenanalysen innerhalb bestehender Analytics- und BI-Lösungen – von der Klärung der Fragestellung bis zur Ergebnispräsentation
Übersetzung fachlicher Anforderungen in Auswertungslogiken, Kennzahlendefinitionen und prüfbare Hypothesen
Aufbereitung, Verknüpfung und Plausibilisierung heterogener Datenbestände mit SQL sowie Analysesprachen wie Python oder R
Durchführung explorativer und deskriptiver Analysen, etwa Mustererkennung, Segmentierung, Kohorten- und Zeitreihenanalysen oder A/B-Tests
Umsetzung und Weiterentwicklung analytischer Datenmodelle in bestehenden Data-Warehouse- und Lakehouse-Strukturen, z. B. auf Basis von Star-Schema oder dimensionaler Modellierung
Entwicklung und Pflege interaktiver Dashboards und Reports mit gängigen BI-Plattformen wie Power BI, Tableau, Qlik oder IBM Cognos, inklusive Modellierungs- und Formelsprachen wie DAX
Mitarbeit an der Konzeption von KPI- und Kennzahlensystemen sowie an wiederverwendbaren semantischen und Reporting-Layern
Analyse und Optimierung von Queries, Datenmodellen und Reporting-Workloads mit Blick auf Laufzeit und Nachvollziehbarkeit
Sicherstellung von Datenqualität durch Validierungsregeln, Reconciliation-Prozesse und Root-Cause-Analysen bei Auffälligkeiten
Umsetzung von Berechtigungs- und Row-Level-Security-Konzepten sowie Dokumentation von Datenmodellen, Transformationslogik und Geschäftsregeln
Einsatz KI-gestützter Werkzeuge und generativer KI zur Unterstützung von Analyse, Dokumentation, Tests und Qualitätssicherung – inklusive der KI-Assistenzfunktionen in BI-Plattformen
Adressatengerechte Aufbereitung von Ergebnissen für Fachbereiche und Projektstakeholder, inklusive Data Storytelling
Abstimmung mit Data-Engineering-Teams zu Datenbereitstellung, Schnittstellen und Modellanpassungen
Mitarbeit an Change Requests, Incident-Bearbeitung und Roll-outs neuer Features im Betrieb der Analytics-Lösungen
Unterstützung von Fachbereichen bei Self-Service-Analytics sowie Mitwirkung an Schulungen und Wissenstransfer
Unterstützung von Junior-Kolleg:innen im Tagesgeschäft und Teilnahme an Reviews
Abgeschlossenes Studium im IT-, MINT- oder wirtschaftswissenschaftlichen Umfeld (z. B. Wirtschaftsinformatik, Informatik, Mathematik, BWL) oder eine vergleichbare Qualifikation
3–5 Jahre praktische Erfahrung in Data Analytics, Business Intelligence oder Reporting
Gute bis sehr gute SQL-Kenntnisse sowie Erfahrung mit analytischer Datenmodellierung und Data-Warehouse-Strukturen
Praktische Erfahrung mit mindestens einer Analysesprache, idealerweise Python oder R
Fundierte Erfahrung mit mindestens einer BI- und Analytics-Plattform, z. B. Power BI, Tableau, Qlik oder IBM Cognos, inklusive Datenmodellierung
Methodenkompetenz in deskriptiver Statistik, Hypothesenprüfung und gängigen Analyseverfahren sowie Erfahrung in der Arbeit mit großen Datenmengen
Betriebswirtschaftliches Verständnis für Geschäftsprozesse und Kennzahlensysteme (KPIs)
Grundverständnis moderner Datenplattformen und Datenbereitstellungsprozesse, z. B. Azure, AWS, GCP, Databricks, Snowflake oder Microsoft Fabric, sowie von ETL-/ELT-Konzepten
Erfahrung in Datenqualität, Berechtigungskonzepten und der Dokumentation von Datenlogik
Sicherer Umgang mit Versionskontrolle (Git)
Offenheit für den reflektierten Einsatz KI-gestützter Werkzeuge im Analytics-Kontext
Erfahrung in agilen Arbeitsweisen (Scrum/Kanban)
Kommunikationsstärke und die Fähigkeit, analytische Ergebnisse verständlich zu vermitteln
Analytisches Denkvermögen, strukturierte Arbeitsweise und Freude an der Arbeit im Team
Deutschkenntnisse auf C1/C2 Niveau
Englischkenntnisse auf B2 Niveau
Wohnsitz in Deutschland, idealerweise Nähe Ratingen/Frankfurt
Du kennst dich in den Themen aus und fühlst dich fachlich sicher, auch wenn du noch nicht viele Jahre Erfahrung mitbringst?
Dann bewirb dich trotzdem! Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen.
Nice to have:
Erfahrung mit weiterführenden Zeitreihenanalysen oder erste Berührungspunkte mit Data Science und Machine Learning
Relevante Zertifizierungen im Analytics- und Cloud-Umfeld, z. B. Microsoft PL-300, Tableau- oder Qlik-Zertifizierungen, bzw. der Wunsch, diese zu erwerben
Branchenerfahrung in Automotive, Handel, Banken & Versicherungen oder dem öffentlichen Sektor
Kenntnisse im Umgang mit ERP-Daten, insbesondere SAP-Datenstrukturen
Erste Erfahrung mit Werkzeugen des Modern Data Stack, z. B. dbt oder Airflow
Erfahrung mit digitalem Performance Tracking, Produkt- oder Web-Analytics
Grundkenntnisse in CI/CD für Analytics-Artefakte
Interesse daran, eigenes Wissen in Workshops oder internen Formaten weiterzugeben
Das erwartet dich:
Attraktive Vergütung & Benefits – wettbewerbsfähiges Gehalt und Gesundheitsbudget, Team-Offsites, moderne Tech-Ausstattung, Mobilitätspaket, Jobrad etc.
Karriereperspektive – klar definierte Entwicklungsmöglichkeiten & Jahresgespräche
Weiterentwicklung – kontinuierliche Trainings, Zertifizierungen und Zugang zu Branchen-Events
Flexibilität – Hybrid-/Remote-Modell, flexible Arbeitszeiten
Unternehmenskultur – kollegiales, politikarmes Umfeld, in dem deine Ideen und Ergebnisse zählen
Chancengleichheit:
HyPlus ist ein Arbeitgeber der Chancengleichheit. Wir schätzen Vielfalt und setzen uns aktiv für ein inklusives Arbeitsumfeld ein, in dem sich alle Mitarbeitenden willkommen und wertgeschätzt fühlen.
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