Datenanalyst / Datenmanager (w/m/d)

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Du möchtest Datenanalyst / Datenmanager in einem der führenden digitalen Geschäftsmodelle der Immobilienwirtschaft sein und hast sowohl Freude am IT-Projektmanagement als auch im Umgang mit Kunden? Zur Weiterentwicklung unseres Teams in Berlin suchen wir eine/n

Datenanalyst / Datenmanager (w/m/d)

Wir betreiben eine der größten Immobiliendatenbanken für Bau- und Betriebskosten sowie Energie und CO2 Emissionen in Deutschland. Als Manager bist Du an der Schnittstelle von Kunden und Datenbank verantwortlich für die Erfassung und Auswertung von Immobiliendaten.

Deine Rolle:

• Selbstständige Erstellung, Pflege und Weiterentwicklung von Excel-basierten Auswertungen, Dashboards und Diagrammen zur Darstellung von Gebäude- und Benchmarkdaten
• Koordination und Durchführung des Datenimports aus verschiedenen Quellsystemen (z. B. CSV-Exporte, Datenbankschnittstellen, Kundenlieferungen) in die interne Verarbeitungsumgebung
• Bereinigung, Validierung und strukturierte Aufbereitung der gelieferten Rohdaten zur Sicherstellung einer belastbaren Auswertungsgrundlage
• Durchführung der Datenauswertung und -analyse sowie Erstellung kundenspezifischer Berichte, Kennzahlenübersichten und Diagramme in Microsoft Excel und PowerBI
• Export und zielgruppengerechte Aufbereitung der Auswertungsergebnisse für die Weitergabe an den Kunden (z. B. als Excel-Report)
• Eigenständige Vorstellung und Erläuterung der Analyseergebnisse beim Kunden, inkl. Interpretation der Kennzahlen und Ableitung von Handlungsempfehlungen
• Entwicklung und Wartung von VBA-Makros sowie Automatisierung wiederkehrender Datenverarbeitungsprozesse in Microsoft Excel
• Abfrage, Aufbereitung und Auswertung von Daten aus SQL-Datenbanken sowie deren zielgruppengerechte Visualisierung
• Mitarbeit an der Entwicklung und Erprobung von KI-Agenten zur Unterstützung datengetriebener Analyseprozesse
• Dokumentation von Prozessen, Auswertungsmodellen und technischen Lösungen

Das bringst Du mit:

• Abgeschlossene Ausbildung oder Studium im Bereich Informatik, Wirtschaft, Datenanalyse oder eine vergleichbare Qualifikation
• Sehr gute, nachweisbare Kenntnisse in Microsoft Excel, insbesondere in den Bereichen komplexe Formeln, VBA, Pivot-Tabellen, Datenmodellierung und Diagrammerstellung
• Kenntnisse in MySQL oder vergleichbaren relationalen Datenbanken sowie sicherer Umgang mit SQL-Abfragen
• Erfahrung in der Aufbereitung und Visualisierung größerer Datenmengen sowie ein gutes Verständnis für Datenqualität und -strukturen
• Grundkenntnisse oder erste praktische Erfahrung im Bereich KI-Agenten-Entwicklung (z. B. mit Python, LLM-APIs oder No-Code-Tools) sind von Vorteil
• Kenntnisse im Bereich Gebäudedaten, Energieauswertung oder Immobilien-Benchmarking sind wünschenswert
• Hohes Maß an Eigeninitiative, strukturierte und selbstständige Arbeitsweise sowie analytisches Denkvermögen
• Gute Deutschkenntnisse, mindestens C1-Niveau,

Unser Angebot:

• Die Möglichkeit, eine zukunftsweisende Plattform der Immobilienbranche mitzugestalten
• Moderne Arbeitsumgebung sowie Flexibilität in Zeit und Ort
• Attraktive Vergütung und Weiterbildungsmöglichkeiten
• Attraktiver Arbeitsplatz am Alexanderplatz in Berlin Mitte

Die BAUAKADEMIE Gruppe unterstützt seit 36 Jahren Unternehmen der freien Wirtschaft und Institutionen der öffentlichen Hand durch Benchmarking, Beratungs- und Bildungsleistungen. Als Marktführer im Immobilien-Benchmarking betreibt sie mit ihren Submarken Benchlearning, Neobench und ImmoBench die größte Real Estate & Facility Management Datenbank im deutschsprachigen Raum. Sie beinhaltet Daten von ca. 15.000 Objekten mit über 150 Mio. m , die in einer einheitlichen Ordnungsstruktur erfasst, plausibilisiert und ausgewertet werden. Zu unseren Kunden gehören globale Industrie-Champions, Vermögensverwalter und Staatsunternehmen.

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Bitte sende Deine Unterlagen mit Angabe Deines frühestmöglichen Eintrittstermins und Deiner Gehaltsvorstellung an

Referenz-Nr.: YF-46061 (in der Bewerbung bitte angeben)

BAUAKADEMIE Unternehmensgruppe GmbH
Alexanderstr. 9 10178 Berlin