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
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
Wiesbaden
Home office possible
39 h per week
60.000–63.000 € per year
Köln
Home office possible
40 h per week
1 - 14 from 45 Jobs.
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Und so schaffen wir das:
Bewirb dich sofort ohne Anschreiben über die Plattform – ein Profil für alle Bewerbungen.
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 auf Tausende von Jobs. 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 jederzeit in deinem Profil nachverfolgen. Bei Rückfragen steht dir deine persönliche Ansprechperson aus dem Candidate Management zur Seite.
Ein Data-Analyst ist für die Analyse von Daten verantwortlich, um daraus Erkenntnisse und Trends zu gewinnen. Er sammelt, bereinigt und interpretiert Daten, um Unternehmen bei Entscheidungen zu unterstützen.
Ein Data-Analyst benötigt Kenntnisse in Statistik, Programmierung, Datenbanken und Data Mining. Zudem sind analytisches Denkvermögen, Problemlösungsfähigkeiten und Kommunikationsfähigkeit wichtig.
Um Data-Analyst zu werden, ist in der Regel ein Studium in Informatik, Mathematik, Statistik oder einem ähnlichen Bereich erforderlich. Praktische Erfahrung und Weiterbildungen in relevanten Tools und Technologien sind ebenfalls von Vorteil.
Als Data-Analyst kann man sich durch Weiterbildungen und Spezialisierungen zum Data Scientist, Business Intelligence Analyst oder Data Engineer weiterentwickeln. Auch Führungspositionen wie Teamleiter oder Abteilungsleiter sind möglich.
Die Nachfrage nach Data-Analysten ist auf dem Arbeitsmarkt hoch und wird voraussichtlich weiter steigen. Unternehmen aus verschiedenen Branchen benötigen zunehmend Fachkräfte, die Daten analysieren und interpretieren können.
Data-Analysten arbeiten in nahezu allen Branchen, darunter IT, Finanzen, Marketing, Gesundheitswesen und E-Commerce. Sie sind in Unternehmen, Behörden, Forschungseinrichtungen und Beratungsunternehmen tätig.
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