Unsere Unternehmenszentrale in Burgwedel bei Hannover – hier arbeiten rund 3.000 Mitarbeitende mit vollem Einsatz daran, die Zukunft von ROSSMANN zu gestalten.

Als Audit Engineer in der Analyse für die Revision und Unternehmenssicherheit sind Sie der technische Architekt unserer datengestützten Prüfungslandschaft. Sie bauen und optimieren die Daten-Infrastruktur, die es uns ermöglicht, Risiken, Anomalien und Betrugsfälle proaktiv zu identifizieren und Prozesse im gesamten Unternehmen zu verbessern.

Aufbau und Management der Daten-Wertschöpfungskette: Sie sind der Motor für unsere datengestützten Analysen im Fachbereich Revision. In dieser Aufgabe liegt die fachliche Konzeption und das Management der Datenbeschaffung. Dies umfasst die Identifikation relevanter Datenquellen, die Definition von Anforderungen und die Gestaltung der Datenpipelines in enger Zusammenarbeit mit der IT. Sie stellen nicht nur die technische Funktionalität, sondern auch die Qualität und Aktualität der Daten sicher, die als Grundlage für unsere Entscheidungen dienen
Datenmodellierung & Transformation: Sie entwerfen, entwickeln und managen robuste und skalierbare Datenprodukte für alle datenbasierten Prüfungen. Der Schwerpunkt liegt auf der Transformation und Plausibilisierung von Rohdaten aus diversen Quellen (Kasse, Warenwirtschaft, ERP usw.) in saubere, performante und wiederverwendbare Analyse-Datensätze
Infrastruktur & BI-Anbindung: Sie verantworten die Weiterentwicklung der Analyse-Infrastruktur und stellen sicher, dass die von Ihnen modellierten Daten für unsere Analysten über BI-Systeme (insbesondere Qlik Sense und Power BI) performant und nutzbar sind
Technische Schnittstelle & Enabler: In dieser Rolle schlagen Sie die entscheidende Brücke zwischen den Dateninfrastrukturen der IT und unserem analytischen Umfeld
Professionalisierung der Datenanalytik: Neben Ihren Hauptaufgaben schaffen Sie eine robuste und revisionssichere Datengrundlage, indem Sie wiederkehrende Analyseprozesse (z.B. in Python/SQL) automatisieren und durch konsequente Qualitätstests sowie eine saubere Dokumentation (Data Cataloging) die Datenintegrität und Nachvollziehbarkeit sicherstellen

Ausbildung: Ein abgeschlossenes Studium im Bereich (Wirtschafts-)Informatik, Data Science, Statistik, Wirtschaftsingenieurwesen oder eine vergleichbare Qualifikation mit starkem technischem Fokus
Erprobte Praxis: Mindestens 3-jährige Berufserfahrung als Analytics Engineer, Data Engineer oder in einer vergleichbaren technischen Datenrolle
Technische Kernkompetenzen:
- SQL: Exzellente, praxiserprobte SQL-Kenntnisse sind Ihr Handwerkszeug, insbesondere für komplexe Transformationen und Datenmodellierung
- Python: Sie haben gute Kenntnisse in Python, idealerweise für die Datenverarbeitung (z.B. mit Pandas) und die Automatisierung von Skripten
- Datenmodellierung & Pipelines: Sie bringen fundierte Erfahrung in der Datenmodellierung (z.B. Stern-/Schneeflockenschema) und im Aufbau von Datenpipelines mit. Erfahrung mit modernen Daten-Transformationstools (z.B. dbt) ist ein großes Plus
- BI-Systeme: Sicherer Umgang mit mindestens einem führenden BI-Tool (Qlik Sense, Power BI, Tableau) aus der Perspektive der Datenanbindung und -modellierung
Nice-to-have: Erfahrung mit Cloud-Datenplattformen (z.B. Azure, Databricks, Snowflake) und mit Tools zur Versionskontrolle (z.B. Git)
Mindset: Sie kombinieren ein tiefes technisches Verständnis mit der Fähigkeit, geschäftliche Anforderungen in nachhaltige Datenlösungen zu übersetzen und Daten als 'Produkt' für Ihre internen Kunden (Analysten, Revisoren) zu verstehen. Eine strukturierte, lösungsorientierte und selbstständige Arbeitsweise zeichnet Sie aus
Sprachen: Fließende Deutschkenntnisse (C1-Niveau) in Wort und Schrift sowie gute Englischkenntnisse
Team & Kommunikation: Sie sind ein Teamplayer, der Wissen gerne teilt und proaktiv zur Weiterentwicklung des Teams und der technologischen Landschaft beiträgt

37,5-Stunden-Woche
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Betriebsrente
Umfassendes Onboarding
Personalrabatt & Einkaufsgutscheine
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