Data Analyst Process Excellence (m/w/d)
Rittal GmbH & Co. KG sucht: Data Analyst Process Excellence (m/w/d) in Herborn. Der Job ist als Vollzeit, Homeoffice möglich ausgeschrieben. veröffentlicht am 11.11.2026.
- Arbeitgeber
- Rittal GmbH & Co. KG
- Ort
- Herborn
- Beschäftigungsart
- Vollzeit, Homeoffice möglich
- Veröffentlicht
- 11.11.2026
Aufgaben und Anforderungen: Data Analyst Process Excellence (m/w/d) bei Rittal GmbH & Co. KG
Wir sind Rittal. Schaltschrank- und Systemanbieter und Digitalisierungspartner in der Industrie. Wir beschleunigen die Automatisierung und Digitalisierung und gestalten gemeinsam unsere Zukunft. Wir sind Teil der Friedhelm Loh Group. Familienunternehmen und Global Player, Innovationsführer und Top-Arbeitgeber.
In dieser Rolle analysieren und optimieren Sie mit Celonis Process Intelligence unsere End-to-End-Geschäftsprozesse – im Headquarter und in unseren internationalen Tochtergesellschaften. Sie identifizieren Verbesserungspotenziale, quantifizieren deren Wert und begleiten die nachhaltige Umsetzung bis zur messbaren Wertrealisierung gemeinsam mit internen Stakeholdern. Verstärken Sie unser Process-Excellence-Team im Rittal Headquarter Herborn.
Data Analyst Process Excellence (m/w/d)
Aufgaben
- Analyse und Visualisierung von End-to-End-Geschäftsprozessen (z. B. Order-to-Cash, Procure-to-Pay, Plan-to-Fulfill) mit Celonis Process Intelligence
- Identifikation und Quantifizierung von Optimierungs-, Automatisierungs- und Einsparpotenzialen
- Durchführung von Workshops mit Fachbereichen zur Aufnahme von Anforderungen sowie Definition und Priorisierung von Use Cases
- Aufbau und Weiterentwicklung von Datenmodellen, Knowledge Models und Analysen mit PQL – in enger Abstimmung mit den Process Mining Engineers
- Entwicklung von Dashboards, KPIs, Monitoring- und Automatisierungslösungen (z. B. Action Flows, KI-Agenten) zur nachhaltigen Prozesssteuerung
- Begleitung von Optimierungsprojekten von der Analyse bis zur nachhaltigen Verankerung im Tagesgeschäft
- Erstellung von Business Cases, Nachverfolgung des realisierten Werts (Value Tracking) sowie Präsentation von Ergebnissen und Handlungsempfehlungen
- Weiterentwicklung der Celonis-Plattform und Enablement unseres internationalen Anwendernetzwerks (Hub-and-Spoke) sowie Sicherstellung von Datenqualität und Governance-Standards
Profil
- Abgeschlossenes Studium, z. B. in Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Betriebswirtschaft, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung
- Mindestens 2–3 Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Analytics, Process Mining, Process Excellence, Consulting oder Prozessmanagement
- Sehr gutes Verständnis von Geschäftsprozessen eines Industrieunternehmens, idealerweise in Bereichen wie Supply Chain, Procurement, Produktion oder Logistik
- Fundierte praktische Erfahrung mit Celonis Process Intelligence (Zertifizierung von Vorteil), Process Mining und Prozessoptimierung
- Sicherer Umgang mit SQL und PQL sowie Verständnis von SAP-Datenstrukturen (ECC / S/4HANA); Python, BI-Tools und Erfahrung mit GenAI von Vorteil
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit unterschiedlichen, auch internationalen Stakeholdern bis auf Managementebene
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
- Analytische und strukturierte Arbeitsweise, Hands-on-Mentalität sowie ausgeprägte Kommunikationsstärke und die Fähigkeit, Daten verständlich aufzubereiten (Storytelling)
Wir bieten
- Wir gestalten die Zukunft: Weltweit erfolgreich, innovativ und vorausschauend – mit den Werten eines Familienunternehmens
- Zusammenarbeit denken wir langfristig: Wir handeln verantwortungsbewusst, setzen auf Teamgeist und bieten Möglichkeiten zur persönlichen Weiterentwicklung (z. B. Loh Academy)
- Vereinbarkeit von Beruf und Freizeit: Flexibles Arbeitszeitmodell mit Gleitzeitkonto und Möglichkeit zum mobilen Arbeiten
- Betriebsrestaurant mit einem vielfältigen Angebot an leckeren Menüs, Snacks und Getränken
- Vielzahl an Zusatzleistungen und Mitarbeiterangeboten, z. B. Urlaubs- und Weihnachtsgeld, betriebliche Altersversorgung, Corporate Benefits, Bike-Leasing etc.