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FĂĽr Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere skalierbare Datenlösungen für unser Shop Analytics Team.
- Arbeitgeber: Wir sind ein innovatives Unternehmen, das sich auf Kunden- und Shop-Intelligenz spezialisiert hat.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten, kostenlose Getränke und exklusive Mitarbeiterrabatte.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und gestalte die Zukunft des Einzelhandels mit.
- GewĂĽnschte Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung als Analytics Engineer und Kenntnisse in SQL und Python erforderlich.
- Andere Informationen: Wir fördern eine inklusive Kultur und bieten Unterstützung bei der Relocation.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
We are looking for a(Senior) Analytics Engineer (m/f/d) to be part of the development of ourShop Analytics Team .Our Shop Analytics Team circle is embedded in our circle cluster“Customer & Shop Intelligence” andworks in close cooperation with Tracking & Marketing Intelligence teams.
Become a key player in our dynamic Shop Analytics team, where you’ll design and implement scalable data solutions that power our retail media ecosystem. As an Analytics Engineer, you’ll take ownership of building robust data pipelines for partner reporting, refining our ad revenue attribution models, and ensuring top-tier data quality across all our deliverables.
In this role, you’ll collaborate closely with business stakeholders to develop automated reporting solutions that not only streamline internal processes but also empower our partners with easy access to actionable performance insights.
MySQL
Python
Google BigQuery
Gitlab
What you will do
- Design, build, and maintain high-performance, scalable, and well-documented data pipelines
- Develop and implement a statistical testing framework to evaluate and visualize the impact of new features in collaboration with other teams
- Create automated monitoring and alerting systems to ensure data integrity and proactively identify anomalies
- Lead the migration of data infrastructure from legacy systems, minimizing disruption and maximizing performance
- Set data engineering standards, share knowledge, and promote best practices within the team
Who you are
- At least 3 years of working experience as Analytics Engineer
- Experience in building and maintaining large-scale data pipelines using SQL and Python
- Experience building and maintaining dashboards using at least one modern BI tool like Looker, Tableau, Power BI, or open-source alternatives like Streamlit or Dash
- Expertise in Python libraries like Pandas, and NumPy for data manipulation, and libraries such as Matplotlib, Seaborn, Plotly, or Bokeh for data visualization
- Expertise in statistical testing frameworks (e.g., SciPy, StatsModels, dplyr, tidyr) with Python or R
- Solid understanding of statistical testing methodologies
- Proficiency in data orchestration tools (like Airflow, dbt, metaflow, …)
- Experience working with raw tracking data (GA4 experience is a plus)
- Strong grasp of version control (e.g., GitLab) and data warehousing principles (e.g., Google BigQuery)
- Able to work and drive topics independently with stakeholders
- Excellent communication skills to convey complex ideas clearly and simply
- Excellent written and verbal communication skills in English
- Pragmatic problem solver who thrives on getting things done
Nice to have
- Strong understanding of advanced statistical testing methodologies
- Strong ability to communicate complex data findings through clear and compelling visuals
- Understanding of data visualization principles and best practices for user-friendly and insightful dashboard design
- In-depth knowledge of BigQuery, including cost optimization techniques and complex functionalities
- Experience with CI/CD tools like GitLab CI/CD and infrastructure-as-code tools such as Terraform
- Familiarity with GCP or AWS, particularly infrastructure-as-code and CI/CD pipelines
- Practical experience with containerization technologies like Docker
Sports courses
Free access to code.talks
Exclusive employee discounts
Free drinks
Language courses
Laracast account for free
Help in the relocation process
Mobility subsidy
State-of-the-art technology
Central Location
Flexible Working Hours
Company pension
Professional training
Dog-friendly office
Remote
Feedback Culture
Job Bikes
YOU ARE THE CORE OFABOUT YOU.
We take responsibility for creating an inclusive and exceptional environment where all genders, nationalities and ethnicities feel welcomed and accepted exactly as they are. We believe that a diverse workforce essentially contributes to theABOUT YOUculture. In order to maintain talent and diversity, we emphasize the care for physical health, mental health and overall well-being. Our values and work ethics essentially contribute to our brand mission: empower acceptance and shape an inclusive, fair and circular fashion culture.
We are looking forward to receiving your application – preferably via our online application portal! Thus, we can ensure a faster process and for you it is very easy to upload your application documents.
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#J-18808-Ljbffr
(Senior) Analytics Engineer (m/f/d) - Shop Analytics - onsite in Hamburg Arbeitgeber: About You - Collins GmbH & Co. KG
Kontaktperson:
About You - Collins GmbH & Co. KG HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: (Senior) Analytics Engineer (m/f/d) - Shop Analytics - onsite in Hamburg
✨Tipp Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit aktuellen Mitarbeitern von StudySmarter zu vernetzen. Stelle Fragen zu ihrer Arbeit im Shop Analytics Team und zeige dein Interesse an der Position.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in SQL und Python auffrischst. Übe das Erstellen von Datenpipelines und das Arbeiten mit BI-Tools, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Tipp Nummer 3
Informiere dich über die neuesten Trends in der Datenanalyse und -visualisierung. Zeige in Gesprächen, dass du über aktuelle Entwicklungen Bescheid weißt und wie diese für die Rolle relevant sein könnten.
✨Tipp Nummer 4
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung zu teilen, die deine Problemlösungsfähigkeiten und deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit Stakeholdern verdeutlichen. Dies wird dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: (Senior) Analytics Engineer (m/f/d) - Shop Analytics - onsite in Hamburg
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Qualifikationen, die für die Position als (Senior) Analytics Engineer gefordert werden. Stelle sicher, dass du alle relevanten Fähigkeiten und Erfahrungen in deiner Bewerbung hervorhebst.
Betone deine technischen Fähigkeiten: Da die Rolle Kenntnisse in MySQL, Python und Google BigQuery erfordert, solltest du konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung anführen, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren. Zeige, wie du Datenpipelines erstellt und gewartet hast oder wie du statistische Tests durchgeführt hast.
Erstelle ein überzeugendes Anschreiben: Nutze dein Anschreiben, um deine Motivation für die Position und das Unternehmen zu verdeutlichen. Erkläre, warum du Teil des Shop Analytics Teams werden möchtest und wie du zur Verbesserung der internen Prozesse und der Partnerberichte beitragen kannst.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Erfahrungen sowie deine Kommunikationsfähigkeiten klar dargestellt sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei About You - Collins GmbH & Co. KG vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Rolle des Analytics Engineers stark technisch geprägt ist, solltest du dich auf Fragen zu SQL, Python und Datenpipelines vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Verstehe die Unternehmensziele
Informiere dich über die Ziele und Werte des Unternehmens, insbesondere im Bereich Shop Analytics. Zeige im Interview, dass du verstehst, wie deine Rolle zur Erreichung dieser Ziele beiträgt und wie du das Team unterstützen kannst.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite eine kurze Präsentation oder Beispiele von Projekten vor, an denen du gearbeitet hast. Konzentriere dich darauf, wie du Datenpipelines aufgebaut hast und welche Herausforderungen du dabei überwunden hast. Dies zeigt deine praktische Erfahrung und Problemlösungsfähigkeiten.
✨Stelle Fragen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr ĂĽber die Teamdynamik und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren. Fragen zu den verwendeten Technologien oder den aktuellen Projekten sind immer gut.
