Wir suchen eine:n Senior Financial Analytics Engineer zur Verstärkung unseres Teams Financial Data and Automation. In dieser Rolle bist du die zentrale Ansprechperson für datentechnische Fragestellungen im Rahmen eines standardisierten Analytics-Frameworks. Das bedeutet: Du übernimmst die Extraktion, Transformation und Modellierung von operativen sowie finanziellen Daten, um maßgeschneiderte Lösungen für den gesamten Finanzbereich zu schaffen. Dies umfasst insbesondere SAP-Daten, für die du, falls noch nicht vorhanden, echtes Expertenwissen aufbauen wirst.
- Unterstützung zeitkritischer Monatsabschlüsse durch fundierte Finanzdatenanalysen, Abstimmungen (Reconciliations) und Validierungen der Berichte gemäß IFRS-Standards
- Konzeption, Pflege und Optimierung von Daten-Pipelines, die SAP/ERP-Datenstrukturen mit Google BigQuery (GBQ) verbinden
- Entwicklung und Wartung von SQL-Queries und Python-Skripten zur Extraktion, Modellierung und Analyse komplexer Finanzdaten
- Untersuchung, Fehlerdiagnose und Behebung von Datendiskrepanzen über SAP-Tabellen, Datenmodelle und nachgelagerte Analytics-Plattformen hinweg
- Aufbau und Betreuung von Self-Service-Reporting-Tools und Dashboards, die es Finanz-Stakeholder:innen ermöglichen, eigenständig auf verlässliche Daten zuzugreifen
- Übersetzung von geschäftlichen und finanziellen Anforderungen in skalierbare technische Berichtsspezifikationen und tragfähige Datenmodelle
- Leitung von Initiativen zum Ausbau interner Finanzdaten-Lösungen und Erweiterung der Analyse-Funktionen auf der Google Cloud Platform (GCP)
- Zentrale technische Schnittstelle zwischen den Stakeholder:innen im Finanzwesen und den zentralen Data-Teams
- Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering, Wirtschaftsinformatik, Finanzen, Wirtschaftswissenschaften oder einem verwandten quantitativen Bereich (oder vergleichbare praktische Erfahrung)
- Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung als Analytics Engineer, Data Engineer oder Financial Data Analyst in der Arbeit mit umfangreichen Finanz- und ERP-Datenstrukturen
- Sehr gute SQL-Kenntnisse für komplexe Datenmodellierung, analytische Abfragen, Window Functions und Datenvalidierung
- Praxiserfahrung mit ERP- und SAP-Datenmodellen (z. B. Tabellen der Finanzbuchhaltung, Berichtsstrukturen, Datenspezifikationen)
- Fundierte praktische Erfahrung mit Cloud Data Warehouses, insbesondere Google BigQuery (GBQ), sowie modernen Data-Stack-Tools
- Solides Verständnis grundlegender Buchhaltungsprinzipien, einschließlich IFRS-Standards, Abstimmungsprozessen (Reconciliations) und Monatsabschlüssen
- Nachweisbare Erfolge beim Aufbau von Berichten und Self-Service-Analytics-Tools mit Looker, Looker Studio oder vergleichbaren BI-Plattformen
- Starke analytische Fähigkeiten und ausgeprägte Problemlösungskompetenz mit einem methodischen Ansatz zur Behebung von Datendiskrepanzen
- Exzellente crossfunktionale Kommunikationsstärke sowie die Fähigkeit, komplexe technische Sachverhalte verständlich an Finance-Stakeholder:innen zu vermitteln
- Hohes Maß an Eigenverantwortung, Pragmatismus und ein kollaborativer Teamgeist in einem agilen Arbeitsumfeld
Nice to have
- Erfahrung mit Python zur Datenautomatisierung
- Vertrautheit mit gängigen SAP-ERP-Modulen
- Kenntnisse moderner Daten-Orchestrierungs-Tools (z. B. Airflow, dbt)
- Vorerfahrung im E-Commerce- oder Retail-Umfeld
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