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Agronomy & Sustainability Analyst

McCain Foods Vereinigte Staaten Added on Sep 12, 2026
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In dieser Position schlagen Sie die Brücke zwischen agrarwirtschaftlichen Rohdaten und messbarem ökologischem Nutzen in ganz Nordamerika. Sie verantworten die analytische Ausrichtung der Agronomie-Abteilung von McCain und steuern komplexe Daten-Pipelines, die die Leistung von über 300 Kartoffelanbauern erfassen. Durch einheitliche Standards bei Datenerfassung und -validierung sorgen Sie dafür, dass Erkenntnisse direkt aus dem Feld fundierte Entscheidungen zu Ertrag, Qualität und operativer Effizienz ermöglichen.

An der Schnittstelle zwischen Landwirtschaft und Technologie leisten Sie einen maßgeblichen Beitrag zur Skalierung regenerativer landwirtschaftlicher Praktiken und zur Senkung des CO₂-Fußabdrucks in der Lieferkette. Dabei geht es um weit mehr als reines Reporting: Sie nutzen prädiktive Modellierung und KI, um Landwirte beim Wandel hin zu einer klimafreundlicheren Lebensmittelproduktion zu begleiten. Ihre Arbeit stärkt unmittelbar McCains weltweites Engagement für Bodengesundheit und Klimaresilienz.

Diese Rolle richtet sich an Fachkräfte mit fundierten technischen Kenntnissen in SQL und Python, die sich zugleich für die praxisnahe Umsetzung von Precision Agriculture begeistern. Sie verstehen es, als analytische Schnittstelle komplexe Datensätze in konkrete, handlungsorientierte Empfehlungen für Feldteams und Management zu übersetzen.

Job-FAQs

Was sind die Hauptaufgaben und Verantwortlichkeiten in dieser Rolle?

Die Hauptaufgabe besteht darin, die Entwicklung einer robusten Analysestrategie für Agronomie und Nachhaltigkeit federführend voranzutreiben. Sie konzipieren und implementieren Analyse-Frameworks, die fundierte Grundlagen für tägliche landwirtschaftliche Entscheidungen sowie die langfristige Geschäftsplanung liefern. So stellen Sie sicher, dass Daten nicht nur erfasst, sondern auch gewinnbringend genutzt werden. Zu den Kernaufgaben gehört der Aufbau skalierbarer Datenpipelines in Cloud-Umgebungen sowie die Integration moderner Instrumente der Präzisionslandwirtschaft wie Fernerkundung und Feldsensoren. Zudem sind Sie dafür verantwortlich, Data-Governance- und Validierungsprozesse zu standardisieren, um eine durchgehend hohe Datenqualität über ein weitverzweigtes Netzwerk von Hunderten landwirtschaftlichen Betrieben hinweg zu gewährleisten.

Wesentliche Lern- und Entwicklungsmöglichkeiten in dieser Position

Sie erhalten tiefgehende Einblicke in Technologien der Präzisionslandwirtschaft, darunter IoT-Sensoren und APIs zur Fernerkundung. Diese Position bietet die einmalige Gelegenheit, fortschrittliche KI und prädiktive Modelle auf reale Herausforderungen in den Bereichen Klima und Bodengesundheit anzuwenden – weit über die rein theoretische Data Science hinaus. Darüber hinaus erwerben Sie ein fundiertes Verständnis für globale Lebensmittel-Lieferketten und Rahmenwerke der regenerativen Landwirtschaft. Innerhalb eines führenden multinationalen Konzerns lernen Sie, digitale Transformationsinitiativen über verschiedene geografische Regionen und unterschiedliche technologische Reifegrade von Stakeholdern hinweg erfolgreich zu skalieren.

Wie sieht das ideale Profil aus (Erfahrung, Qualifikationen)?

Ideale Kandidatinnen und Kandidaten bringen mindestens drei Jahre Erfahrung im Bereich Advanced Analytics mit, vorzugsweise in der Landwirtschaft, der Supply Chain oder in operativ anspruchsvollen Branchen. Der sichere Umgang mit technischen Tools wie Python, R und SQL ist ebenso unerlässlich wie praktische Erfahrung mit modernen BI-Plattformen wie Power BI oder Tableau zur Dashboard-Erstellung. Neben den technischen Fähigkeiten sollten Bewerbende ein grundlegendes Verständnis für Agronomie oder Statistik mitbringen. Starke Kommunikationsfähigkeiten sind unverzichtbar, da Sie Stakeholder auf unterschiedlichen Ebenen überzeugen und komplexe Daten in praxisnahe Beratungs- und Handlungsstrategien für Erzeugerbetriebe übersetzen müssen.

Tipps für eine erfolgreiche und herausragende Bewerbung

Konzentrieren Sie sich in Ihrer Bewerbung auf konkrete Beispiele, in denen Sie Rohdaten in operative Veränderungen überführt haben. Da McCain stark in regenerative Landwirtschaft investiert, heben Sie sich mit Erfahrungen in CO₂-Bilanzierung, Kennzahlen zur Bodengesundheit oder Instrumenten des Precision Farming deutlich von anderen ab. Zeigen Sie Ihre Fähigkeit im Umgang mit unstrukturierten oder komplexen Datensätzen. Wenn Sie Ihren Ansatz für Data Governance und Datenqualität darlegen, belegen Sie Ihr Verständnis für die Herausforderungen, die das Management feldspezifischer Daten über mehrere Rechtsordnungen und Anbaunetzwerke hinweg mit sich bringt.

Auf welche Nachhaltigkeitsaspekte des Unternehmens konzentriert sich diese Rolle vor allem?

Diese Rolle ist von zentraler Bedeutung für McCains Ziel, 100 % regenerative Landwirtschaft auf allen betriebseigenen Kartoffelanbauflächen umzusetzen. Ihr Schwerpunkt liegt darauf, CO₂-Reduktionsziele und Verbesserungen der Bodengesundheit anhand datengestützter Erkenntnisse zu messen und voranzutreiben. Durch die Analyse von Daten zu Düngemitteleinsatz, Wassermanagement und Ernteerträgen tragen Sie dazu bei, die Unternehmensziele für umweltfreundlichere Lebensmittel zu erreichen. Ihre Auswertungen dienen dazu, Fortschritte anhand globaler ESG-Benchmarks zu messen und landwirtschaftliche Partnerbetriebe bei der Einführung nachhaltigerer, klimaresilienter Anbaumethoden zu unterstützen.

Was sind die größten Herausforderungen in dieser Position?

Eine wesentliche Herausforderung liegt in der Standardisierung der Datenerfassung bei über 300 verschiedenen Erzeugern, die teils unterschiedliche Systeme nutzen oder über ein variierendes Maß an digitaler Kompetenz verfügen. Die Sicherstellung einer einheitlichen Datenqualität stellt im landwirtschaftlichen Umfeld, in dem Umweltvariablen kontinuierlichen Schwankungen unterliegen, eine anspruchsvolle Hürde dar. Eine weitere Herausforderung ist die Integration heterogener Datenquellen – von Satellitenbildern bis hin zu manuellen Feldberichten. Ihre Aufgabe ist es, in sich schlüssige Modelle zu entwickeln, die trotz der für biologische und ökologische Datensätze typischen Varianzen präzise und aussagekräftig bleiben.

Wie könnte ein typischer Arbeitstag in dieser Position aussehen?

Ein typischer Tag beginnt vielleicht am Vormittag mit der Bereinigung und Validierung neuer Felddaten, die über APIs oder Cloud-Pipelines eingehen. Anschließend widmen Sie sich der Entwicklung oder Verfeinerung eines prädiktiven Modells, um die Erntelagerung zu optimieren oder Betriebsmittelverluste zu minimieren. Die Nachmittage sind häufig für abteilungsübergreifende Abstimmungen mit Agronomen oder Feldteams reserviert, um den praktischen Nutzen der Analyseergebnisse vor Ort zu besprechen. Zudem entwickeln Sie visuelle Dashboards, mit denen Führungskräfte den Fortschritt bei den CO₂-Reduktionszielen transparent nachverfolgen können.

Welche Entwicklungs- und Aufstiegschancen bietet diese Position?

Es bieten sich vielversprechende Entwicklungspfade in Führungspositionen innerhalb der Bereiche Agronomie, Nachhaltigkeit oder digitale Transformation. Da McCain seine KI-Kapazitäten kontinuierlich ausbaut, können Leistungsträger strategische Dateninitiativen auf globaler Ebene leiten oder spezialisierte Climate-Tech-Teams aufbauen. Die direkte Zusammenarbeit mit dem geschäftsführenden Director of Agronomy sowie regionalen Geschäftsplanern sichert Ihnen hohe Sichtbarkeit im Unternehmen. Ein überzeugender Erfolg in dieser Rolle ermöglicht zudem Quereinstiege in das globale Supply-Chain-Management oder die unternehmensweite ESG-Strategie, da agrarwirtschaftliche Daten eine Schlüsselrolle für die Zukunft des Unternehmens spielen.

Die wichtigsten Stakeholder, mit denen Sie zusammenarbeiten

Sie arbeiten täglich eng mit dem North American Agronomy & Sustainability Team zusammen und stellen die notwendigen Tools bereit, um Erzeuger optimal zu unterstützen. Zudem berichten Sie direkt an den Director of Agronomy und stellen sicher, dass alle Analysen auf die übergeordneten Unternehmensziele einzahlen. Zu den externen Schnittstellen gehören das Netzwerk aus über 300 Kartoffelanbauern sowie Technologieanbieter aus dem Bereich Precision Agriculture. Intern kooperieren Sie eng mit IT- und Data-Engineering-Teams, um die für Ihre Analysen erforderliche Infrastruktur zuverlässig zu betreuen.

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