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Manager IT - Data Warehouse & Analytics

Motel One GmbH · München | Deutschland · Hybrid, Onsite

Gehalt auf Anfrage

Gefunden am 05.06.2026

Match

84%

Fit in Skills, Kultur und Entwicklungspfad.

Beschreibung

Job Zusammenfassung In dieser Position übernimmst du die Verantwortung für den Aufbau und Betrieb unserer Cloud-Data-Plattform, entwickelst Datenmodelle und Dashboards, sowie unterstützt agile Projekte zur Verbesserung unserer Datenlandschaft. Job Zusammenfassung In dieser Position übernimmst du die Verantwortung für den Aufbau und Betrieb unserer Cloud-Data-Plattform, entwickelst Datenmodelle und Dashboards, sowie unterstützt agile Projekte zur Verbesserung unserer Datenlandschaft. Deine Rolle im Team Zur Verstärkung unseres IT-Teams suchen wir einen technisch tief versierten IT-Experten, einen hands-on Data-Architekt mit klarer Umsetzungskompetenz, der unsere Data-Warehouse- und Analytics-Landschaft aufbaut, weiterentwickelt und betreibt. Die Position übernimmt die End-to-End-Verantwortung für unsere Data-Plattform - von Architektur und Implementierung bis zum stabilen Betrieb - und stärkt dabei unsere internen Kompetenzen im Bereich Data & Analytics. Dabei übernimmst du die technische Verantwortung für unsere Cloud-Data-Plattform und bist in der Lage: Data-Warehouse-Strukturen mit Unterstützung externen Dienstleister aufzubauen Datenmodelle zu designen Datenpipelines umzusetzen BI-Dashboards eigenständig zu entwickeln Prozesse nachhaltig intern zu etablieren Gleichzeitig beherrschst du Backlog-Management, agile Methoden und Projektmanagement-Standards, um strukturiert und skalierbar zu arbeiten. Kenntnisse im Hospitality-Umfeld (PMS, CRM, Buchungssysteme) sind von Vorteil. Aufbau und Weiterentwicklung unseres Cloud Data Warehouse Design und Implementierung von Datenmodellen (Core Layer, Data Marts etc.) Entwicklung und Optimierung von ETL-/ELT-Prozessen Datenbank-Design, Performance-Tuning & SQL-Optimierung API-Integration und Schnittstellen-Implementierung Sicherstellung von Datenqualität und Governance Technische Dokumentation & Architekturstandards Eigenständige Entwicklung von Dashboards (z.B. Tableau, Power BI, Qlik) in Zusammenarbeit mit Fachbereichen KPI-Definition mit Fachbereichen Aufbau skalierbarer Reporting-Strukturen Unterstützung von AI- & Advanced-Analytics-Initiativen Aufbau eines strukturierten Backlogs inkl. User Stories Anwendung agiler PM-Methoden (Scrum/Kanban) Planung, Refinement, Reviews Strukturierte Roadmap-Planung Sicherstellung sauberer Übergaben in den Betrieb Unsere Erwartungen an dich Qualifikationen Tiefes Datenbankverständnis Sehr starke SQL- und Architekturkenntnisse Fundierte Kenntnisse moderner IT-Architekturen & Anbieterlandschaft Gute Kenntnisse in Projektmethoden (z.B. Agile, Scrum) Technischer Hintergrund (z.B. Wirtschaftsinformatik, Informatik o.ä.) Analytische, strukturierte und selbstständige Arbeitsweise Hands-on-Mentalität, Umsetzungsstärke und hohe Eigenverantwortung Schnelle Einarbeitung in komplexe Themen Souveräne Kommunikation mit Stakeholdern aller Ebenen Durchsetzungsfähigkeit bei gleichzeitiger Empathie Unternehmerisches Denken & Budgetverantwortung Du arbeitest flexibel remote, bist jedoch bereit, rund 50% Deiner Arbeitszeit im Head Office und bei Bedarf in den Hotels präsent zu sein, um enge Abstimmungen und operative Nähe sicherzustellen Erfahrung Mehrjährige Erfahrung im Aufbau von Data-Warehouse-Lösungen Erfahrung mit BI-Tool-Entwicklung und agilen PM-Methoden & Backlog-Management Erfahrung im Business Partnering oder Führung interdisziplinärer Teams sowie im Aufbau und Steuerung externer Teams & Dienstleister Idealerweise Erfahrung in Hotellerie, Hospitality oder Tourismus Themen mit denen du dich im Job beschäftigst Cloud Computing AI Data Economy Metadaten Level: Senior Job Feld: BI, Data Anstellung: Vollzeit Vertragsart: Unbefristetes Dienstverhältnis Arbeitsmodell: Hybrid, Onsite Unternehmenstyp: Etablierte Firma Branche: Gastgewerbe, Tourismus Ort: München | Deutschland

Tech Stack

SQL

Warum passt du zu dieser Stelle?

Fit technisch: Stark auf Backend und API-Architektur.

Gaps: Fehlende Tool-Erfahrung in 1-2 Schlüsselbereichen.

Success-Wahrscheinlichkeit: Hoch bei schneller Einarbeitung.