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askui GmbH
Greystar
Data & KI Analyst
Deutschland
Frankfurt, Hesse, Germany
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ÜBER UNS
GREYSTAR
Greystar ist eine führende, vollständig integrierte globale Immobilienplattform, die Expertise in den Bereichen Immobilienverwaltung, Investmentmanagement, Entwicklung und Baudienstleistungen für Mietwohnungen von institutioneller Qualität bietet. Mit Hauptsitz in Charleston, South Carolina, verwaltet und betreibt Greystar Immobilien im Wert von über 300 Milliarden US-Dollar in mehr als 265 Märkten weltweit mit Niederlassungen in Nord- amerika, Europa, Südamerika und im asiatisch-pazifischen Raum. Greystar ist der größte Betreiber von Wohnungen in den Vereinigten Staaten und verwaltet weltweit über eine Million Einheiten/Betten. Über seine Plattformen verwaltet Greystar Vermögenswerte im Wert von fast 79 Milliarden US-Dollar, darunter über 35 Milliarden US-Dollar an Entwicklungsprojekten und über 36.5 Milliarden US-Dollar an regulierten Vermögenswerten unter Verwaltung. Greystar wurde von Bob Faith im Jahr 1993 gegründet, um ein Anbieter von erstklassigem Service im Geschäftsbereich Mietwohnimmobilien zu werden. Erfahren Sie mehr unter greystar.com greystar.com.
ZUSAMMENFASSUNG DER STELLENBESCHREIBUNG
Der Analyst arbeitet im Data & Analytics Team und konzentriert sich zunächst hauptsächlich auf Mitteleuropa (Deutschland, die Niederlande, Österreich und Dänemark), mit der Erwartung, bei Bedarf auch andere Länder zu unterstützen. Die Rolle unterstützt die Erreichung der Geschäftsplanziele für Vermögenswerte und die Umsetzung von Strategien zur Erreichung operativer Exzellenz durch die Erstellung und Analyse von Berichten über die Leistung des Immobilienmanagements. Die Rolle sammelt und analysiert Markt-, Kunden- und Portfoliodaten und liefert dem Management die notwendigen Informationen, um Möglichkeiten zur Verbesserung des Netto-Betriebsergebnisses (NOI), der breiteren kommerziellen Leistung und der Kundenzufriedenheit zu identifizieren. Sie führt auch andere analytische Aufgaben durch, die den Geschäftsbetrieb unterstützen.
Es wird erwartet, dass diese Rolle im Tagesgeschäft eng mit den operativen und Asset-Management-Teams für Mitteleuropa zusammenarbeitet, wobei auch Anweisungen vom Senior Management Team für Mitteleuropa gegeben werden.
Wichtiger Hinweis: Greystar wird während des Bewerbungsgesprächs niemals Ihre Bankdaten oder andere sensible persönliche Informationen anfordern. Greystar führt keine Interviews per Text oder Messaging durch, und die gesamte Kommunikation erfolgt von offiziellen Greystar-E-Mail-Adressen (@greystar.com). Wenn Sie verdächtige Anfragen erhalten, melden Sie diese bitte umgehend an AskHR@greystar.com.
STELLENBESCHREIBUNG
Hauptaufgaben der Rolle
- Unterstützt das Data & Analytics Team durch die Entwicklung konsistenter, genauer KPIs und Berichte für relevante Stakeholder.
- Unterstützt das operative Management Team für Mitteleuropa bei einer Reihe von Finanz- und Datenanalyseaktivitäten.
- Unterstützt die Erfüllung der Reporting-Anforderungen des Data & Analytics Teams, um sowohl interne Routinen (z. B. wöchentliche Berichterstattung) als auch externe Bedürfnisse (Investoren, Kunden und ähnliche) zu erfüllen. Dies beinhaltet die Durchführung des Leasing-Reporting-Prozesses zur Verfolgung und Analyse von Leasing- und Belegungsleistungen und -trends sowie zur Hervorhebung von Möglichkeiten für Mietwachstum oder korrigierende Marketingaktivitäten.
- Unterstützt die Immobilien- und Regionalmanager, Operations Directors, Asset Management und Client Services Teams sowie andere Geschäftsleiter, indem er Fragen und Anfragen bearbeitet, Daten und Berichte sammelt und bei der Lösung von Problemen im Zusammenhang mit operativen Richtlinien und Leistungen hilft.
- Fungiert als Fachexperte (SME) für KI in der Region und treibt die Einführung einer Reihe von KI-Tools und -Produkten wie Claude voran.
- Arbeitet mit anderen Funktionen (Digital/Performance, Asset Marketing und Brand/Insights) zusammen, um wichtige Leistungskennzahlen zu verfolgen, regelmäßige, konsistente Berichte an das Unternehmen zu liefern und die von anderen Abteilungen gesammelten Erkenntnisse und Analysen mit der operativen Umsetzung zu verbinden.
- Sammelt und analysiert Finanz-, Markt- und andere Daten, um die Leistung zugewiesener Portfolios im Vergleich zu Budgets, Zielen und Kundenerwartungen zu bewerten, und bereitet Zusammenfassungen, Berichte und Empfehlungen zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen vor.
- Nimmt an Projektteams zur Implementierung von Prozessverbesserungen und neuen Anwendungen und Programmen zur Verbesserung der operativen Leistung teil.
- Baut eine effektive Arbeitsbeziehung zwischen dem Data & Analytics Team und dem IT/Systems Team auf, um die reibungslose Bereitstellung von Daten zu gewährleisten.
- Unterstützt die Anforderungserfassung für Systemprojekte sowie Tests und die laufende Systemoptimierung.
- Unterstützt jährliche Miet- und Budgetierungsprozesse, Due Diligence bei neuen Akquisitionen und andere Berichte, Analysen und Aufgaben nach Bedarf.
- Arbeitet mit anderen Mitgliedern des Data & Analytics Teams zusammen, um Verbesserungen an den Systemen und Werkzeugen zu identifizieren, die zur Analyse, Überwachung und Verfolgung der Leistung verwendet werden.
- Trägt zu neuen Akquisitionen (Due Diligence und operative Daten für die Bewertung) bei und unterstützt deren Umsetzung (Asset-Eröffnungen).
- Unterstützt die periodische Servicekostenberichterstattung und die jährliche Analyse von Preisen im Verhältnis zu Zulagen.
- Unterstützt die Verwaltung von FF&E und anderen servicegebührenbezogenen Angelegenheiten.
Mindestanforderungen
Kenntnisse & Qualifikationen
- Praktische Kenntnisse von Power BI Desktop, Power BI Service und Workspaces, Power Query, DAX, Datenmodellierung und verwandten Technologien.
- Sicherer Umgang mit SQL und Python.
- Effektive Nutzung von KI-Tools wie ChatGPT oder Claude in der Analysearbeit, einschließlich effektiver Prompts zur Generierung zuverlässigen Codes, wo erforderlich.
- Fähigkeit zur effektiven schriftlichen und mündlichen Kommunikation, um Daten und Analysen für Teammitglieder aufzubereiten und zu erklären.
Erfahrung & Fähigkeiten
- Nachgewiesene Erfolgsbilanz in der Arbeit innerhalb eines Daten-/Analyseteams.
- Erfahrung in der Arbeit mit Data Lakes und Data Warehouses.
- Fähigkeit, mit großen Datenmengen und -volumina zu arbeiten, einschließlich der Segmentierung von Daten.
- Erfahrung in der Erfassung von Anforderungen und der Übersetzung von Geschäftsanforderungen in technische Spezifikationen. *
- Erfahrung in Test- und Datenqualitätspraktiken.
- Starke analytische Fähigkeiten mit der Fähigkeit, große Informationsmengen genau und mit Liebe zum Detail zu sammeln, zu organisieren, zu analysieren und zu teilen.
- Geübt im Problemlösen, mit einer breiten Perspektive zur Identifizierung oder Definition von Lösungen.
- Umfangreiche Erfahrung in der Verwaltung von Verträgen, Dienstleistungen und externen Ressourcenanbietern.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, hochtechnische Ideen einem nicht-technischen Publikum zu vermitteln und zu erklären.
- Expertise in der Optimierung von Daten und Prozessen in einer mehrsprachigen und Mehrwährungs-Umgebung.
- Ein positiver Teamplayer mit einem anpassungsfähigen, flexiblen Ansatz und der Fähigkeit, ergebnisorientiert zusammenzuarbeiten und die übergeordneten Team- und Geschäftsziele zu unterstützen.
- Ausgezeichnete organisatorische Fähigkeiten, einschließlich der Fähigkeit, die Arbeitsbelastung zu priorisieren und unter Druck gutes Urteilsvermögen zu zeigen.
- Ausgezeichnete zwischenmenschliche Fähigkeiten und die Fähigkeit, mit Wirkung und Einfluss zu arbeiten.
- Bereitschaft zur Flexibilität und Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Prioritäten.
- Nachgewiesene kaufmännische Kompetenz mit Verständnis für den Zyklus des Geschäfts wandels und die Bedeutung der Einbeziehung von Stakeholdern während des gesamten Prozesses.
- Technische Erfahrung mit Power BI Composite- und multidimensionalen Modellen sowie Row-Level-Sicherheit ist von Vorteil.
- Erfahrung in der Immobilienbranche oder verwandten Branchen ist wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich.
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