50+ Data Analyst Jobs in Stuttgart

Gestaltung digitaler und AI-gestützter Lösungen für geschäftliche Herausforderungen in einem globalen Technologieberatungsunternehmen. Mehrjährige Erfahrung als Business Analyst im IT-Umfeld erforderlich. Mobiles Arbeiten und Jobfahrrad-Programm.

Beratung von Kund:innen bei der Planung, Realisierung und Optimierung datengetriebener KI-Lösungen für personalisierte Customer Experiences auf der Azure Cloud. Mehrjährige Berufserfahrung in Data-Engineering-Lösungen, vorzugsweise im Beratungsumfeld, erforderlich. Signing Fee von bis zu 10.000 Euro.

Entwicklung von E-Commerce-Reports und Dashboards mit Azure Cloud, Databricks, BigQuery und Power BI. Laufendes Studium in Wirtschaftsinformatik, Data Science oder vergleichbar mit ersten SQL-Kenntnissen erforderlich. Analyse großer Datenmengen zur Ableitung von Handlungsempfehlungen für internationale Märkte.

Beratung von Kunden im Public Security & Safety Sektor bei datengetriebenen Lösungsansätzen. Mehrjährige Erfahrung in Data Analytics oder Business Analyse erforderlich. Mobiles Arbeiten und Jobfahrrad-Programm.

Aufbereitung von Kennzahlen und betriebswirtschaftlichen Informationen für die Wirtschaftsprüfung und Steuerberatung. Studium in BWL, Wirtschaftswissenschaften, Controlling oder Finance erforderlich. Unterstützung bei Monats-, Quartals- und Jahresauswertungen in DATEV und LucaNet.

Analyse von Vertriebsdaten zur Ableitung von Geschäftserkenntnissen in einem produzierenden Unternehmen mit globalem Einsatz. Mehrjährige Erfahrung im Sales Controlling oder analytischen Rollen erforderlich. Hybrid Work, Zuschuss zur Kinderbetreuung und Jobbike.

Technische Weiterentwicklung der Data Management & Analytics Plattform für Data-, Analytics-, BI- und KI-Anwendungsfälle bei einer führenden deutschen Bank. Mindestens vier Jahre praktische Erfahrung mit Databricks erforderlich. Beratung von Data Engineers, BI-Teams, Data Scientists und Fachbereichen zur Nutzung der Plattformstandards.

Aufbau und Weiterentwicklung des Logistik-Reportings für E-Commerce-Fenster- und Türenhändler, inklusive Frachtkosten- und Schadensquotenanalyse. 2-3 Jahre Berufserfahrung im operativen Controlling, idealerweise im E-Commerce, erforderlich. Flexible Arbeitszeiten, herzliches Arbeitsumfeld.

Entwicklung interaktiver PowerBI-Reports und KI-gestützter Produkt-Portfolio-Analysen für ein Mobilitätsunternehmen. Studium in Wirtschaftsinformatik, BWL, Data Science oder ähnlich erforderlich. Flexible Arbeitszeiten, bezahlte Urlaubstage und vergünstigtes Mittagessen.

Entwurf und Pflege von Datenstrukturen in Lakehouse-Architekturen für KI-gestützte Verteidigungsanwendungen. Mehrjährige Erfahrung als Data Engineer mit Kenntnissen in Airflow, Spark und Delta Lake erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und maßgeschneiderte Entwicklungslösungen.

Entwicklung eines neuen Tools zur Datenaufbereitung und Analyse für Kapitalanlagen im Investment Risikomanagement. Programmiererfahrung (VBA, R, Python, Java) wünschenswert. Monatlicher Fahrtkostenzuschuss, täglicher Mittagessenszuschuss.

Überarbeitung von Bahnhofsmodellen auf Basis von OpenStreetMap-Karten und Anonymisierung von Bilddaten im Projekt Barrierefreie Reisekette. Studium in Data Science, IT, Geoinformatik, Geografie oder vergleichbar erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und mobiles Arbeiten.

Mitwirkung am Aufbau einer Datenverarbeitungsschicht für IoT-Maschinen- und Sensordaten in Databricks mit PySpark. Erste praktische Erfahrung in Datenverarbeitung oder Data Engineering idealerweise erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und mobiles Arbeiten nach Absprache.

Entwicklung und Betrieb moderner Datenpipelines und Plattformen für skalierbare Datenlösungen im öffentlichen Sektor. Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering mit Python, Scala oder SQL erforderlich. Stetige Weiterentwicklung und fachspezifische Schulungen.

Aufbereitung datenbasierter Entscheidungsgrundlagen für das Management der LBBW, einer Bank mit über 10.000 Mitarbeitenden. Abgeschlossenes Studium in Datenanalyse oder vergleichbar erforderlich. Welcome Week und persönliche Förderung.

Weiterentwicklung moderner Finance- und Controlling-Systeme wie SAP S/4HANA und SAP Analytics Cloud. Studium in BWL, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbar erforderlich. Fokus auf Datenmodelle und Reporting-Strukturen.

Entwicklung skalierbarer Datenpipelines und ETL-Prozesse in der Azure-Cloud mit Azure Data Factory, Databricks oder Synapse. Erste Erfahrungen mit Python, SQL oder MATLAB erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Teilmobilität nach Absprache.

Analyse und Optimierung von Kfz-Schadenprozessen mit Fokus auf Automatisierung und Digitalisierung bei einer Versicherungsgruppe. Abgeschlossenes Studium und Erfahrung im Anforderungsmanagement erforderlich. Flexible und hybride Arbeitsmodelle.

Entwicklung maßgeschneiderter Softwarelösungen im Microsoft-Umfeld mit C# und .NET für Banken, inklusive Design nachhaltiger MS SQL Server Datenbankarchitekturen. 5 Jahre Berufserfahrung in Softwareentwicklung und datenbanknaher Programmierung erforderlich. 4-Tage-Woche, 30 Tage Urlaub.

Erstellung von Reports und Kennzahlenanalysen im Dialog mit Geschäftsleitung. Mindestens 2 Jahre Berufserfahrung im Controlling erforderlich. Großer Gestaltungsfreiraum mit abwechslungsreichen Projekten.

Gestaltung und Ausbau der Daten- und Analyseplattform auf Basis von Microsoft Fabric sowie Weiterentwicklung der Jedox-Umgebung. Mehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering und gute SQL-Kenntnisse erforderlich. Kostenfreies Deutschlandticket für den ÖPNV.

Kunden bei strategischen AI- und Datenentscheidungen unterstützen, von Analyse bis Prototyping. Erste praktische Erfahrungen mit Python, SQL oder BI-Tools erforderlich. Echte Verantwortung für eigene Aufgabenpakete, persönliche:r Mentor:in.

Fachliche und strategische Ausrichtung der SAP Business Data Cloud Practice für eine Gruppe von 500+ Cloud-Expert:innen. Mehrjährige Architekturarbeit im SAP-Analytics- und Data-Warehousing-Umfeld erforderlich. Workation, Hardware-Wahlfreiheit und Schulungen.

Mitwirkung an Digitalisierungs- und Serviceprojekten im globalen 2nd Level Support für Werkzeugmaschinen. Erste bis fortgeschrittene Kenntnisse in Python, SQL und/oder Power BI erforderlich. Flexible Arbeitszeiten, teilweise mobiles Arbeiten nach Absprache.