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Schwäbisch Hall gehört zu den führenden Anbietern von Baufinanzierungen in Deutschland. Gemeinsam schaffen wir für unsere Kunden Heimat und bieten unseren Mitarbeitenden Jobs, die mehr sind als nur ein Job – nämlich der zweitwichtigste Ort der Welt. Gerade gestalten wir den Wandel der Baufinanzierungsbranche mit und machen so Bauen und Wohnen nachhaltiger, smarter und individueller. Dies bietet viele Chancen und Herausforderungen - z.B. als Referent (m/w/d) Business Analyse im Bereich IT-Lösungen und Projekte - mobiles Arbeiten möglich.

Diese Aufgaben erwarten dich

• Du arbeitest in einem agilen Solution Team mit, arbeitest eng mit dem Fachbereich zusammen und entwickelst gemeinsam mit diesem Lösungen.
• Du nimmst an der Vorbereitung und Durchführung der Data Governance Gremien teil. Hier kannst du deine Erfahrung und dein Know How vor dem Top Management zeigen.
• Du verantwortest die Weiterentwicklung des Data Quality Reportings und der Data Governance Vorgaben, dabei koordinierst du die Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität.
• Du entwickelst das Metadatensystem für mehr Transparenz über den Datenhaushalt im Unternehmen weiter.
• Du nimmst die Aufgaben im Rahmen einer Second Line Funktion wahr, d.h. du stellst die korrekte Umsetzung der Data Governance Vorgaben durch die Fachbereiche sicher.

Das bringst du mit

• Erfolgreich abgeschlossenes Master- oder Bachelor-Studium der Informationswirtschaft, (Wirtschafts-)Informatik, (Wirtschafts-)Mathematik, Data Science/Data Management oder einen vergleichbaren Bildungsstand
• Erfahrung im Umfeld Business Intelligence und/oder Data Warehouse, idealerweise auch in Data Governance sowie Kenntnisse über Reporting-Tools wie z.B. Power-BI oder MicroStrategy
• Praktische Erfahrung bei der Nutzung von SQL, Python oder ähnlichen Sprachen zur Analyse von Daten und idealerweise Fachwissen über den Datenhaushalt der Schwäbisch Hall-Gruppe
• Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Spaß am Lösen von herausfordernden Problemstellungen
• Teamgeist, Kommunikationsstärke und hohe Zuverlässigkeit