Process & Data Analyst (w/m/d)

Über die Position

Als Process & Data Analyst (w/m/d) unterstützt du das Continuous‑Improvement‑Team dabei, die Logistikprozesse von Digitec Galaxus datenbasiert zu optimieren. Du arbeitest eng mit dem zentralen Data‑Team und den operativen Lagern zusammen, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.

Hauptaufgaben

• Mit dem internen Process‑Mining‑Tool, SQL und Dashboard‑Lösungen standortübergreifende Schwachstellen und Optimierungspotenziale in den Lagerprozessen identifizieren.
• Business Cases für Verbesserungsinitiativen erstellen, den erwarteten Impact quantifizieren und Kosten‑Nutzen‑Analysen durchführen.
• Umgesetzte Maßnahmen anhand von Daten auf ihre Nachhaltigkeit prüfen.
• Gemeinsam mit den operativen Teams relevante KPIs definieren und auf die jeweilige Führungsebene abstimmen.
• Dashboards und Reports eigenständig entwickeln, pflegen und an die Bedürfnisse der Nutzer anpassen.
• Datenanforderungen mit dem zentralen Data‑Team abstimmen und die Datenqualität sicherstellen.
• Lean‑Verbesserungsevents durch gezielte Datenerhebung und -analyse unterstützen.
• Das CI‑Team in Datenkompetenz schulen und Führungskräfte im professionellen Umgang mit Daten coachen.
• Neue Technologien, inkl. AI‑basierter Ansätze, evaluieren und bei Bedarf in Analysen und Prozesse einbringen.

Anforderungsprofil

• Abgeschlossenes Hochschulstudium (ETH, Universität oder FH) in einem technischen, datenanalytischen oder wirtschafts‑ingenieurwissenschaftlichen Fach oder gleichwertige Berufserfahrung.
• Erfahrung im Umgang mit Process‑Mining‑Tools, SQL und Dashboard‑Software.
• Stark ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Erfahrung in der Erstellung von Business Cases.
• Kenntnisse in der Definition und Auswertung von KPIs sowie im Umgang mit Datenqualität.
• Erfahrung in Lean‑Verbesserungsprojekten und der Zusammenarbeit mit operativen Teams.
• Kommunikationsstärke, um Datenverständnis im Team zu vermitteln und Führungskräfte zu coachen.

Erforderliche Kenntnisse

• Process Mining
• SQL
• Dashboarding‑Tools
• Datenqualitäts‑Management
• Business‑Case‑Entwicklung
• KPI‑Definition
• Lean‑Verbesserungs‑Methoden
• Grundlagen von AI‑basierten Analyse‑Ansätzen