Allemagne
askui GmbH
Greystar
Analyste Data & IA
Allemagne
Frankfurt, Hesse, Germany
PythonSQL
Traduction automatique. Consultez l’original.
À PROPOS
GREYSTAR
Greystar est une plateforme immobilière mondiale de premier plan, entièrement intégrée, offrant une expertise en gestion immobilière, gestion d'investissement, développement et services de construction dans le secteur du logement locatif de qualité institutionnelle. Basée à Charleston, en Caroline du Sud, Greystar gère et exploite plus de 300 milliards de dollars d'actifs immobiliers sur plus de 265 marchés mondiaux, avec des bureaux en Amérique du Nord, en Europe, en Amérique du Sud et dans la région Asie-Pacifique. Greystar est le plus grand opérateur d'appartements aux États-Unis, gérant plus d'un million d'unités/lits dans le monde. Sur l'ensemble de ses plateformes, Greystar gère près de 79 milliards de dollars d'actifs, dont plus de 35 milliards de dollars d'actifs en développement et plus de 36.5 milliards de dollars d'actifs réglementés sous gestion. Greystar a été fondée par Bob Faith en 1993 dans le but de fournir un service de classe mondiale dans le secteur de l'immobilier résidentiel locatif. Pour en savoir plus, visitez greystar.com greystar.com.
RÉSUMÉ DU POSTE
L'Analyste travaille au sein de l'équipe Data & Analytics, se concentrant principalement sur l'Europe centrale (Allemagne, Pays-Bas, Autriche et Danemark) dans un premier temps, mais avec la perspective de soutenir d'autres pays si nécessaire. Le rôle soutient l'atteinte des objectifs du plan d'affaires des actifs et la mise en œuvre de stratégies visant l'excellence opérationnelle en générant et analysant des rapports sur la performance de la gestion immobilière. Le rôle collecte et analyse des données de marché, clients et portefeuille, fournissant à la direction les informations nécessaires pour identifier les opportunités d'améliorer le NOI, la performance commerciale globale et la satisfaction client. Il réalise également d'autres tâches analytiques qui soutiennent le fonctionnement de l'entreprise.
Ce rôle impliquera une collaboration étroite au quotidien avec les équipes d'exploitation et de gestion d'actifs d'Europe centrale, sous la direction de l'équipe de direction senior d'Europe centrale.
Avis important : Greystar ne demandera jamais vos coordonnées bancaires ou d'autres informations personnelles sensibles pendant le processus d'entretien. Greystar ne mène aucun entretien par SMS ou messagerie, et toutes les communications proviendront d'adresses e-mail officielles de Greystar (@greystar.com). Si vous recevez des demandes suspectes, veuillez les signaler immédiatement à AskHR@greystar.com.
DESCRIPTION DU POSTE
Responsabilités clés du poste
- Soutient l'équipe Data & Analytics en développant des KPI et des rapports cohérents et précis pour les parties prenantes concernées.
- Soutient l'équipe de gestion opérationnelle d'Europe centrale dans une gamme d'activités d'analyse financière et de données.
- Soutient la livraison des exigences de reporting de l'équipe Data & Analytics pour répondre aux routines internes (par exemple, rapports hebdomadaires) et aux besoins externes (investisseurs, clients, etc.). Cela inclut l'exécution du processus de reporting de location pour suivre et analyser les performances et les tendances de location et d'occupation, et pour mettre en évidence les opportunités de croissance des loyers ou d'activités marketing correctives.
- Soutient les gestionnaires immobiliers et régionaux, les directeurs des opérations, les équipes de gestion d'actifs et de services clients, ainsi que d'autres dirigeants d'entreprise en répondant aux questions et demandes, en collectant des données et des rapports, et en aidant à résoudre les problèmes liés aux politiques opérationnelles et à la performance.
- Sert d'expert (SME) pour l'IA au sein de la région, en favorisant l'adoption d'une gamme d'outils et de produits IA tels que Claude.
- Travaille avec d'autres fonctions (Digital/Performance, Marketing d'actifs et Marque/Insights) pour suivre les indicateurs de performance clés, fournir des rapports réguliers et cohérents à l'entreprise, et relier les insights et analyses recueillis par d'autres départements à l'exécution opérationnelle.
- Collecte et analyse des données financières, de marché et autres pour évaluer la performance des portefeuilles assignés par rapport aux budgets, objectifs et attentes des clients, et prépare des résumés, rapports et recommandations pour soutenir les décisions commerciales.
- Participe à des équipes projet pour mettre en œuvre des améliorations de processus et de nouvelles applications et programmes visant à améliorer la performance opérationnelle.
- Établit une relation de travail efficace entre l'équipe Data & Analytics et l'équipe IT/Systèmes pour assurer la fourniture fluide des données.
- Soutient la collecte des besoins pour les projets système, ainsi que les tests et l'optimisation continue des systèmes.
- Soutient les processus annuels de fixation des loyers et des budgets, la diligence raisonnable pour les nouvelles acquisitions, et d'autres rapports, analyses et tâches selon les besoins.
- Travaille avec d'autres membres de l'équipe Data & Analytics pour identifier les améliorations des systèmes et outils utilisés pour comprendre, surveiller et suivre la performance.
- Contribue aux nouvelles acquisitions (diligence raisonnable et données opérationnelles pour la souscription) et soutient leur exécution (ouvertures d'actifs).
- Soutient le reporting périodique des coûts de service et l'analyse annuelle prix vs. allocation.
- Soutient l'administration liée aux FF&E et autres charges de service.
Prérequis
Connaissances et Qualifications
- Connaissance pratique de Power BI Desktop, Power BI Service et Workspaces, Power Query, DAX, modélisation de données et technologies associées.
- Maîtrise de SQL et Python.
- Capacité à utiliser efficacement des outils IA tels que ChatGPT ou Claude dans le travail d'analyse, y compris comment interroger efficacement pour générer du code fiable si nécessaire.
- Capacité à communiquer efficacement, à l'écrit comme à l'oral, pour préparer et expliquer des données et des analyses aux membres de l'équipe.
Expérience et Compétences
- Une expérience avérée au sein d'une équipe data/analytique.
- Expérience de travail avec des data lakes et des data warehouses.
- Capacité à travailler avec de grands ensembles et volumes de données, y compris la segmentation des données.
- Expérience dans la collecte des exigences et la traduction des besoins métier en spécifications techniques. *
- Expérience dans les pratiques de test et de qualité des données.
- Solides compétences analytiques, avec la capacité de collecter, organiser, analyser et partager de grandes quantités d'informations avec précision et souci du détail.
- Aptitude à la résolution de problèmes, en adoptant une perspective large pour identifier ou aider à définir des solutions.
- Expérience significative dans la gestion de contrats, de services et de prestataires externes.
- Solides compétences en communication, avec la capacité d'engager et d'expliquer des idées très techniques à un public non technique.
- Expertise dans l'optimisation des données et des processus dans un environnement multilingue et multidevises.
- Esprit d'équipe positif avec une approche adaptable et flexible, et la capacité de travailler en collaboration pour obtenir des résultats et soutenir les objectifs de l'équipe et de l'entreprise.
- Excellentes compétences organisationnelles, y compris la capacité à prioriser la charge de travail et à faire preuve de bon jugement sous pression.
- Excellentes compétences interpersonnelles et capacité à travailler avec impact et influence.
- Volonté d'être flexible et adaptable aux priorités changeantes.
- Conscience commerciale démontrée, avec une compréhension du cycle de changement de l'entreprise et de l'importance d'engager les parties prenantes tout au long du processus.
- Une expérience technique avec les modèles composites et multidimensionnels de Power BI, et la sécurité au niveau des lignes, est un plus.
- Une expérience dans l'immobilier ou les industries connexes est préférable mais pas essentielle.
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