Die Senior Data Analyst‑Rolle ist eine erfahrene Position im Analytics‑Bereich, in der komplexe, bereichsübergreifende Daten in klare, umsetzbare Erkenntnisse verwandelt werden, die geschäftliche Ergebnisse beeinflussen und gleichzeitig eine beratende Partnerschaft bieten. Die Aufgabe fördert analytische Sorgfalt, entwickelt fortgeschrittene BI‑Lösungen, unterstützt Junior‑Analysten und arbeitet eng mit Business‑, Engineering‑ und Governance‑Teams zusammen, um Entscheidungsfindung und operative Effizienz zu stärken. Der Schwerpunkt liegt auf Analysen mit Databricks, SQL, R, Power BI, Python und dem Azure‑Datenökosystem.

Derzeit berücksichtigen wir keine Kandidaten, die jetzt oder zukünftig ein Einwanderungssponsoring benötigen, um in den USA zu arbeiten. Dies schließt unter anderem F1‑OPT, F1‑CPT, H‑1B, TN, L‑1 und J‑1 ein.

Leistungen

Wir bieten ein umfassendes Leistungspaket, das zeigt, wie sehr wir unser Team schätzen. Dazu gehören:

– Bezahlter Urlaub, Feiertagsvergütung und ein frei wählbarer Feiertag
– 401(k)‑Matching
– Lebensversicherung
– Kurzzeit‑Invaliditätsversicherung
– Kranken‑, Zahn‑ und Augenversicherung
– Mutterschafts‑ und Vaterschaftsurlaub
– Gesundheitskonto (HSA)
– Flexible Ausgabenkonten (FSA) für Gesundheits‑ und Betreuungskosten

Aufgaben der Position können unter anderem sein:

– Leitung wirkungsvoller Analyseprojekte von der Problemdefinition bis zur Umsetzung; Bewertung des Nutzens, Entwicklung gründlicher Analysen und Präsentation von Empfehlungen für Stakeholder und Führungskräfte
– Zusammenarbeit mit Geschäftsbereichen zur Identifikation von Chancen und Bereitstellung von Insights; klare und effektive Kommunikation der Ergebnisse
– Entwicklung von Analyseprodukten mit Databricks, modernen BI‑ und KI‑Tools und unter Anwendung agiler Methoden
– Einsatz fortgeschrittener Analytik mit Python für Automatisierung, Modellierung und Databricks‑Workflow‑Integration
– Gestaltung und Veröffentlichung zuverlässiger Power BI‑Datasets und Dashboards, die Nutzungs- und Akzeptanzstandards erfüllen
– Entwicklung effizienter Databricks‑Workflows zur Verarbeitung großer Datenmengen, Feature Engineering und Automatisierung wiederkehrender Analysen
– Erstellung von Python‑Skripten für Automatisierung und Integration mit Databricks und Azure
– Zusammenarbeit mit Data Engineering bei skalierbaren Datenlösungen
– Sicherstellung der Qualität von Analysen durch Validierung, Studiengestaltung und Reproduzierbarkeit
– Definition und Nachverfolgung von KPIs; Verbesserung der Leistung durch Scorecards und operative Berichte, die an Geschäftsziele gekoppelt sind
– Ausgeprägtes Datenstorytelling, statistisches Denken und Visualisierungsfähigkeiten
– Zusammenarbeit mit Data Governance und Compliance zur sicheren Nutzung von PHI und Einhaltung von Sicherheitsanforderungen
– Unterstützung von Data Stewardship und Förderung der Datenkompetenz in der gesamten Organisation
– Förderung der Nutzung von Datenprodukten zur Maximierung ihres Werts
– Beobachtung neuer analytischer Methoden und Technologien und deren Einsatz zur kontinuierlichen Verbesserung

Erforderliche Kenntnisse und Erfahrungen

– Bachelorabschluss in Data Science, Informatik, Statistik, Wirtschaftswissenschaften oder einem verwandten Bereich
– 4–8+ Jahre Erfahrung im Analytics‑Bereich, davon mindestens 3 Jahre Projektleitung
– Nachweislicher Erfolg bei der Bereitstellung von Analysen in komplexen Umgebungen mit messbaren Ergebnissen
– Erfahrung mit Datenumgebungen im Gesundheitswesen oder die Fähigkeit, sich schnell einzuarbeiten
– Fundierte statistische und finanzanalytische Fähigkeiten, einschließlich Studiendesign und Business‑Case‑Entwicklung
– Erfahrung mit Azure Data Factory, ADLS und Synapse/Fabric, einschließlich Sicherheits‑ und Governance‑Aspekten
– Databricks‑Erfahrung mit Spark/SQL, Notebooks, Jobs, Performance‑Optimierung und SQL Warehouses
– Sehr gute SQL‑Kenntnisse, auch bei der Optimierung großer Datenmengen
– Gute R‑Kenntnisse für angewandte Analysen und reproduzierbare Workflows
– Python‑Erfahrung für Datenaufbereitung, Automatisierung und Integration mit Azure/Databricks
– Power BI‑ und Fabric‑Expertise, einschließlich Datenmodellierung, DAX, Power Query und Sicherheitsfunktionen
– Erfahrung mit Git‑basiertem Versionieren und Dokumentationsstandards
– Fähigkeit, komplexe Analysen in klare Aussagen und Empfehlungen zu übersetzen
– Stark ausgeprägtes Stakeholder‑Management und Einflussvermögen
– Nachweisliche Erfolge bei der Umsetzung großer oder unklar definierter Projekte
– Erfahrung mit agilen Methoden
– Ausgeprägte Fähigkeiten im Datenstorytelling und in der Visualisierung
– Produktorientiertes Denken mit Fokus auf Problemdefinition, Erfolgskennzahlen und Nutzerakzeptanz
– Hohe Eigenverantwortung, Selbstständigkeit und gutes Urteilsvermögen

Bevorzugte Kenntnisse und Erfahrungen

– Masterabschluss in einem relevanten Fachgebiet
– Zertifizierungen in Databricks, Power BI oder Cloud‑Plattformen (bevorzugt Azure)
– Erfahrung mit Machine‑Learning‑Frameworks und MLOps
– Kenntnisse in Data‑Governance‑Tools und Compliance‑Standards
– Verständnis fortgeschrittener BI‑Funktionen wie Power BI Copilot und KI‑gestützter Analytik
– Vertrautheit mit Gesundheitsdaten, Gruppierungslogiken und Richtlinien
– Erfahrung im Produktmanagement oder in der Bereitstellung von Analyseprodukten

Körperliche Anforderungen

– Wiederholte Bewegungen der Handgelenke, Hände oder Finger
– Überwiegend sitzende Tätigkeit mit langen Sitzphasen
– Ausreichende Sehfähigkeiten, einschließlich peripherem Sehen, Tiefenwahrnehmung und Fokusanpassung

Wir setzen möglicherweise KI‑Werkzeuge ein, um Teile des Einstellungsprozesses zu unterstützen, einschließlich der Sichtung von Bewerbungen und der Analyse von Lebensläufen. Diese Werkzeuge unterstützen Recruiter, ersetzen jedoch keine menschliche Entscheidung. Die endgültigen Einstellungsentscheidungen treffen Menschen. Kontaktieren Sie uns, wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Ihre Daten verarbeitet werden.