Senior FP&A Analyst for Business Units (m/f/d)

München
Home office possible
40 h per week
Apply immediately without a cover letter via the platform – one profile for all applications.
München
Home office possible
40 h per week
Gehrden
Home office possible
40 h per week
Hamburg
Home office possible
30–40 h per week
50.000–60.000 € per year
Ettlingen
Home office possible
35–40 h per week
35.000 € per year
Aschheim
Home office possible
40 h per week
Ottersberg
Home office possible
39–40 h per week
43.000–70.000 € per year
Remote job
30–40 h per week
Ostfildern
40 h per week
Bremervörde +1
Home office possible
40 h per week
40.000–60.000 € per year
Gaildorf
Home office possible
40 h per week
Schwaig bei Nürnberg
Home office possible
30–40 h per week
Hamburg
Home office possible
35–40 h per week
Wiesbaden +3
Home office possible
30–40 h per week
50.000–80.000 € per year
Dresden
Home office possible
40 h per week
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Und so schaffen wir das:
Bei uns benötigst du kein umständliches Anschreiben. Für deine Bewerbung als Data Analyst beantwortest du kurz und präzise konkrete Fragen des Unternehmens. So kannst du deine Motivation besser zum Ausdruck bringen und sparst wertvolle Zeit.
Die Zeit ist vorbei, in der du deine Bewerbungsunterlagen jedes Mal neu hochladen musstest. Bei Workwise legst du einmalig ein Profil an und bewirbst dich mit wenigen Klicks als Data Analyst. Und das Beste: Dein Workwise-Profil kannst du bei all unseren Partnern nutzen.
Wir stehen mit den Unternehmen persönlich in Kontakt, weshalb wir dir eine Rückmeldung garantieren können. Du kannst den Status deiner Bewerbung als Data Analyst jederzeit in deinem Profil nachverfolgen. Bei Rückfragen steht dir deine persönliche Ansprechperson aus dem Candidate Management zur Seite.
Ein Data-Analyst ist für die Sammlung, Analyse und Interpretation von Daten verantwortlich. Er identifiziert Trends, Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen, um Unternehmen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Ein Data-Analyst benötigt Kenntnisse in Statistik, Mathematik, Programmierung und Datenbankmanagement. Außerdem sind analytisches Denkvermögen, Problemlösungsfähigkeiten und Kommunikationsfähigkeiten wichtig.
Um Data-Analyst zu werden, ist in der Regel ein Studium in Informatik, Mathematik, Statistik oder einem verwandten Bereich erforderlich. Praktische Erfahrung in der Datenanalyse und der Umgang mit Analysetools sind ebenfalls von Vorteil.
Als Data-Analyst kann man sich durch Weiterbildungen und Spezialisierungen in Bereichen wie Big Data, Machine Learning oder Data Science weiterentwickeln. Mögliche Karrierestufen sind Senior Data Analyst, Data Scientist oder Data Analytics Manager.
Die Nachfrage nach Data-Analysten ist auf dem Arbeitsmarkt hoch und wird voraussichtlich weiter steigen. Unternehmen aus verschiedenen Branchen benötigen zunehmend Datenexperten, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.
Data-Analysten arbeiten in nahezu allen Branchen, darunter Finanzwesen, Gesundheitswesen, E-Commerce, Marketing, Versicherungswesen und Technologie. Sie können sowohl in Unternehmen als auch in Beratungsunternehmen oder Forschungseinrichtungen tätig sein.
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