• Gather and interpret data from various sources to identify relevant information and insights • Analyze data sets to identify patterns and trends, enabling informed decision-making and forecasting • Derive actionable insights and forecasts from data analysis, supporting business objectives and strategies • Assess data quality and implement remediation measures to ensure accuracy and reliability • Map data from different sources to facilitate integration and compatibility • Create comprehensive reports and visualize data using reporting tools to effectively communicate findings and insights • Build and maintain data pipelines to streamline the flow of information and automate processes • Identify opportunities for process enhancements and contribute to their implementation to improve efficiency and effectiveness.

Role Description Du leitest komplexe Data & AI-Projekte im SAP-Umfeld und verantwortest deren erfolgreiche Umsetzung – von der Anforderungsanalyse bis zum Go-Live. - Steuerung der Projekte ganzheitlich über den gesamten Lebenszyklus hinweg – von Strategie und Architektur über Use-Case-Identifikation und Anforderungsaufnahme bis hin zur Umsetzung und erfolgreichen Verankerung im Betrieb. - Analyse fachlicher und technischer Anforderungen der Kunden und Überführung in skalierbare Lösungen mit SAP BW (BW/4HANA), SAP Datasphere sowie der SAP Business Data Cloud. - Inhaltliche und operative Steuerung der Projekte, Koordination mehrerer Streams und Sicherstellung der Qualität, Stabilität und Wirtschaftlichkeit der Delivery. - Fachliche und disziplinarische Führung der Projektteams, gezielte Weiterentwicklung der Mitarbeitenden und Sicherstellung einer effektiven Zusammenarbeit – auch in verteilten oder internationalen Setups. - Steuerung der Stakeholder auf Projekt- und Managementebene, Moderation von Abstimmungen und aktive Unterstützung bei Eskalationen. - Einbringung in Angebotsprozesse und Weiterentwicklung bestehender Kundenbeziehungen zur nachhaltigen Entwicklung der Projekte. - Wissensteilung durch Schulungen, Projektpräsentationen, Webinare sowie interne und externe Technologie-Events zur Stärkung des Kompetenzaufbaus im Team. Qualifications - Langjährige Projekterfahrung im Data-Warehouse-Umfeld mit umfassender Expertise in SAP BW / BW/4HANA sowie SAP Datasphere bzw. SAP Business Data Cloud. - Fundierte Erfahrung in der Steuerung komplexer Projekte oder Projektstreams und erfolgreiche fachliche und disziplinarische Führung von Teams. - Strukturierte, qualitativ hochwertige und wirtschaftlich erfolgreiche Umsetzung der Delivery unter Berücksichtigung von Prioritäten, Ressourcen und Risiken. - Hohe Eigeninitiative und exzellente Kommunikationsfähigkeit zur souveränen Steuerung interner Teams und anspruchsvoller Kundenprojekte. - Fließende (C1-Niveau) Deutsch- und sehr gute Englischkenntnisse. - Begeisterung für neue Technologien wie z. B. SAP Business Data Cloud oder Databricks mit strategischer Bewertung und aktiver Nutzung. - Erfahrung in der Leitung und Weiterentwicklung von Teams und Mitarbeitenden. - Idealerweise Erfahrung in der Koordination und Steuerung von Near- und Offshore-Teams mit erfolgreicher Integration in Projekte. Benefits - Standortunabhängige Anstellung mit der Möglichkeit, zu 100 % von zuhause oder an einem gut erreichbaren Standort zu arbeiten. - 130 Data & Analytics Consultants zum Austausch sowie eine interne Weiterbildungsacademy. - Langfristige Projekte mit wechselnden technologischen Herausforderungen. - Festes Budget für Weiterbildungsmöglichkeiten sowie persönliche und fachliche Entwicklungsperspektiven. - Gute Work-Life-Balance durch flexible Arbeitszeiten, Überstundenausgleich sowie bis zu 40 Tagen Urlaub. - Erstklassige Hard- und Softwareausstattung sowie Leasingangebote für Firmenwagen, IT-Hardware und Fahrräder. - Kurze Wege im Unternehmen, fairer Umgang miteinander sowie unterhaltsame Teamevents.

**What you’ll do** - **Build the data platform:** Design and deliver a scalable platform that serves as the primary engine for the Thanks Network. You’ll move us beyond operational databases into a well-modeled environment that supports both business intelligence and high-scale feature engineering. - **Own the models: **You won’t just move data; you will own the data science, technical implementation and performance of our ranking systems. You’ll be responsible for the models that determine how we prioritise, personalise and deliver content across the network. - **Build for real-time inference: **Own the end-to-end lifecycle of our models – from training and validation to real-time inference. You’ll ensure our ranking system is fast, reliable, and fed by high-quality, near-real-time data. - **Unlock model experimentation: **You will build the framework that allows us to run experiments on our ranking systems, ensuring we can accurately measure lift, attribution, and model success. - **Own pipelines & observability: **Build robust batch and near-real-time pipelines that are resilient and observable. You’ll ensure that the data feeding our models and experimentation frameworks is flawless. - **Enable self–serve analytics: **Design clean, trusted datasets and data marts that allow product, engineering, and commercial teams to answer their own questions without bottlenecks. - **Set the data direction:** Be opinionated about tooling, architecture, and trade-offs – helping define what to build, what to buy, and what to retire as our data needs evolve. - **Lead through expertise:** Act as the go-to expert for data across the business, influencing roadmaps and decisions through strong technical judgment rather than formal authority.

• Collaborate closely with data scientists, architects, and other stakeholders to understand and implement business requirements • Provide data engineering support for AI model development and deployment, ensuring data scientists have access to the data they need in the format they need it • Implement and optimize data transformations and ETL/ELT processes, using appropriate data engineering tools • Work with a variety of databases and data warehousing solutions to store and retrieve data efficiently • Implement monitoring, troubleshooting, and maintenance procedures for data pipelines to ensure the high quality of data and optimize performance • Participate in the creation and ongoing maintenance of documentation, including data dictionaries, data catalogues, data flow diagrams, and process documentation