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Junior Datenanalyst (Datenqualität/Datenmanagement) in NDA Recruitment

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NDA Recruitment

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Wir suchen einen aufmerksamen Systemexperten, der uns bei der Aufrechterhaltung der Datenqualität, der Arbeit mit internen Berichten und der Teilnahme an Datenintegrationsaufgaben unterstützt. Die Rolle eignet sich für einen Kandidaten mit ersten Erfahrungen in der Arbeit mit Daten und dem Wunsch, sich in Richtung Datenqualität und Daten-Governance weiterzuentwickeln.HauptaufgabenRegelmäßige Datenqualitätsprüfung: Suche nach Duplikaten, Auslassungen, falschen Formaten (Daten, Codes und andere ty

Wir suchen einen aufmerksamen Systemexperten, der uns bei der Aufrechterhaltung der Datenqualität, der Arbeit mit internen Berichten und der Teilnahme an Datenintegrationsaufgaben unterstützt. Die Rolle eignet sich für einen Kandidaten mit ersten Erfahrungen in der Arbeit mit Daten und dem Wunsch, sich in Richtung Datenqualität und Daten-Governance weiterzuentwickeln.

Hauptaufgaben

  • Regelmäßige Datenqualitätsprüfung: Suche nach Duplikaten, Auslassungen, falschen Formaten (Daten, Codes und andere typische Fehler).
  • Erstellung von Berichten und Mustern (Excel / SQL / BI) für interne Teams.
  • Mitwirkung bei der Analyse von Vorfällen mit Daten: Sammlung von Beispielen, Beschreibung von Problemen, Registrierung im Tracker und Überwachung des Korrekturstatus.
  • Durchführung grundlegender Aufgaben der Ordnung und des Abgleichs von Daten zwischen Systemen: Vergleich von Berichten, Überprüfung der Richtigkeit von Downloads.
  • Pflege und Aktualisierung der Datendokumentation: Anweisungen, Beschreibungen von Quellen, Flussdiagramme.

Anforderungen an den Kandidaten

  • 1-2 Jahre Erfahrung in der Arbeit mit Daten (Datenanalyst, Reporting-Spezialist, Betriebs- oder Finanz-/Risikoanalyst oder verwandte Rollen), vorzugsweise im Finanz- oder Bankensektor.
  • Grundlegende SQL-Kenntnisse: einfache SELECT-, JOIN-, Filter- und Aggregationsfunktionen schreiben.
  • Sichere Kenntnisse in Excel/Google Sheets: Arbeiten mit Formeln, Filtern, Pivot-Tabellen.
  • Verständnis wichtiger Datenkonzepte: Verzeichnisse, Transaktions- und Berichtsdaten, der Unterschied zwischen der „Quelle der Wahrheit“ und abgeleiteten Daten Berichte.
  • Achtung für Details und die Fähigkeit, Inkonsistenzen in Formaten, Zahlen, Codes schnell zu erkennen.
  • Fähigkeiten zur Dokumentationsvorbereitung: Strukturierte Darstellung von Informationen, Arbeiten mit Feldbeschreibungen, Screenshots und Beispielen (Confluence oder ähnliche Tools).
  • Bereitschaft, sich in den Bereichen Data Governance, Datenqualität, Metadatenmanagement in der Praxis weiterzuentwickeln.

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