Business Intelligence Entwickler (m/w/d) in Worms – 29,75 € / Stunde – Werkstudent

Jobbeschreibung

Bei unserem Kunden in Worms erwartet Dich eine datenorientierte Tätigkeit als Business Intelligence Entwickler im Einzelhandelssektor. Du wirst Teil eines analytisch geprägten Teams, das an der Entwicklung und Optimierung von Datenanalyse- und Reporting-Lösungen für Einzelhandelsketten arbeitet. Der Kunde bietet Dir ein professionelles Arbeitsumfeld mit modernen BI-Tools und die Möglichkeit, an realen Projekten mitzuarbeiten, die direkte Geschäftsentscheidungen beeinflussen. Als Werkstudent kannst Du wertvolle Praxiserfahrung sammeln und Dein theoretisches Wissen aus dem Studium anwenden.

Branche: IT & Software-Entwicklung

Jobarten: Werkstudent

Personalart: Datenanalyst (m/w/d)

Aufgaben:

In Deiner Rolle als Business Intelligence Entwickler bist Du verantwortlich für die Entwicklung und Wartung von Dashboards und Reports mit Tools wie Power BI oder Tableau. Du unterstützt bei der Datenmodellierung und der Erstellung von ETL-Prozessen zur Integration verschiedener Datenquellen. Zu Deinen Aufgaben gehören auch die Optimierung von SQL-Abfragen für Reporting-Zwecke und die Zusammenarbeit mit Fachabteilungen zur Erfassung von Anforderungen. Du hilfst bei der Automatisierung von Berichterstellungsprozessen und bei der Qualitätssicherung von Datenanalysen und Reports.

Zusätzlich zu Deinen Hauptaufgaben unterstützt Du bei der Dokumentation von Datenmodellen und Reporting-Lösungen. Du hilfst bei der Analyse von Datenqualitätsproblemen und bei der Entwicklung von Lösungsansätzen. Gelegentlich beteiligst Du Dich an der Evaluierung neuer BI-Tools und -Technologien und unterstützt bei der Schulung von Fachanwendern. Die Mitarbeit bei der Erstellung von Ad-hoc-Analysen für das Management und die Unterstützung bei der Vorbereitung von Präsentationen runden Dein Aufgabenprofil ab.

Anforderungen:

Für diese Position solltest Du aktuell ein Studium der Wirtschaftsinformatik, Informatik, Statistik oder eines verwandten Fachs absolvieren. Grundlegende Kenntnisse in SQL und im Umgang mit relationalen Datenbanken werden vorausgesetzt. Erste Erfahrungen mit BI-Tools wie Power BI, Tableau oder QlikView sind von Vorteil. Ein Verständnis für Datenmodellierung und ETL-Prozesse wird erwartet. Grundkenntnisse in Excel und idealerweise in einer Programmiersprache (z.B. Python oder R) sind wünschenswert. Du solltest in der Lage sein, mindestens 16 Stunden pro Woche neben Deinem Studium zu arbeiten.

Du verfügst über analytische Fähigkeiten und ein gutes Verständnis für Daten und Geschäftsprozesse. Deine strukturierte Arbeitsweise hilft Dir, komplexe Datenanalysen durchzuführen und verständlich aufzubereiten. Du kommunizierst klar und kannst technische Sachverhalte auch für Nicht-Techniker verständlich erklären. Deine Genauigkeit und Dein Qualitätsbewusstsein sind besonders im Bereich der Datenanalyse wichtig. Du bist neugierig und hast Interesse daran, aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Idealerweise hast Du ein grundlegendes Verständnis für Einzelhandelsprozesse und die damit verbundenen KPIs.

Arbeitszeiten:

Flexible Arbeitszeiten, 16-20 Stunden pro Woche während des Semesters, optional mehr Stunden während der Semesterferien, Arbeitszeiten zwischen 8:00 und 18:00 Uhr nach Absprache

Zusammenfassung:

Wir bieten Dir eine attraktive Vergütung von 29,75 € pro Stunde und flexible Arbeitszeiten, die sich gut mit Deinem Studium vereinbaren lassen. Du erhältst die Möglichkeit, an realen BI-Projekten mitzuarbeiten und wertvolle Praxiserfahrung zu sammeln. Unser Kunde bietet Dir ein modernes Arbeitsumfeld mit Zugang zu professionellen BI-Tools und Datenbanksystemen. Du profitierst von einer intensiven Einarbeitung und regelmäßigem Feedback durch erfahrene BI-Experten. Die Möglichkeit, Deine Abschlussarbeit im Unternehmen zu schreiben, und die Chance auf eine Übernahme nach dem Studium machen diese Position besonders attraktiv. Zudem hast Du die Möglichkeit, an internen Schulungen teilzunehmen und Dein Wissen im Bereich Business Intelligence kontinuierlich zu erweitern.