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Data Analyst/Scientist (w/m/d)

niceshops

Austria📅 10/10/2026

Descripción

Niceshops, eine Onlinehändlerin und E-Commerce-Dienstleisterin made in Austria. Unser Headquar... 1 Data Analyst/Scientist (w/m/d) Data & Analytics - Graz, Österreich (Hybride), Vollzeit (38,5 Std./Woche) Als Data Analyst/Scientist bist du... * die treibende Kraft, die unsere End-to-End-Analytics-Projekte effizient managt und zuverlässig ans Ziel bringt. * erste Ansprechperson für deine Kolleg:innen aus anderen Circles. Du verstehst Anforderungen und schlägst aktiv Wege vor, um durch Data Insights echten Mehrwert zu schaffen. * die Brücke zwischen Business und Technik. Du analysierst Rohdatenquellen und Transformationsanforderungen und übersetzt Business-Bedürfnisse in klare technische Spezifikationen für die Data Engineers. * neugierig und forschungsfreudig. Du erkundest neue Datenmethoden, -modelle und -algorithmen, um unsere Analytics-Fähigkeiten laufend zu verbessern. * die Person, die skalierbare Data-Analytics-Modelle baut und testet, damit Performance und Genauigkeit stimmen. * als Visualisierungs-Profi gefragt. Du lieferst umsetzbare und ansprechende Datenvisualisierungen und erstellst dafür skalierbare Looker-Dashboards auf Basis neu entwickelter Datenmodelle. * verlässlich, wenn's um Dokumentation geht. Du erstellst und pflegst klare fachliche und technische Dokumente. * in einem hybriden Arbeitsumfeld voll in deinem Element. An 3 Tagen pro Woche sind wir gemeinsam im Grazer Office. In der Onboardingphase sogar tägllich, damit du gut ankommen kannst und die Abläufe kennenlernst. Dein Reisegepäck - Was du mitbringst: * Du hast einen Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik oder einem ähnlichen Bereich. * Du bringst mind. 2 Jahre Erfahrung in Data Analysis oder Data Science mit. * Du hast sehr gute SQL-Kenntnisse (inklusive Window Functions) und solide Scripting-Skills in Python. * Du hast ein gutes Verständnis relationaler Datenbankprinzipien und von Query-Performance-Tuning. * Du erkennst Probleme in Live-Datensystemen früh,
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