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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: As an Analytics Engineer, you'll build and optimize data pipelines for informed decision-making.
- Arbeitgeber: Join a forward-thinking company focused on data-driven solutions and innovation.
- Mitarbeitervorteile: Enjoy remote work, flexible hours, and family-friendly policies.
- Warum dieser Job: Be the key link between data and insights, shaping the future of analytics in our company.
- Gewünschte Qualifikationen: A degree in Computer Science or Data Science, plus strong SQL and Python skills are essential.
- Andere Informationen: Work in a collaborative environment with opportunities for continuous learning and development.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Du ? deine Rolle bei uns Als Analytics Engineer spielst du eine zentrale Rolle dabei, Daten effizient bereitzustellen und damit datenbasierte Entscheidungen in unserem Unternehmen zu ermöglichen. Deine Aufgaben ? das machst du bei uns Zur effizienten Verarbeitung von Betriebs-, Fahrgast- und Mobilitätsdaten entwickelst, wartest und optimierst du Data Pipelines, damit Data Analysts und andere Teams im Unternehmen auf gut strukturierte Datengrundlagen zugreifen können. Gemeinsam mit Data Engineers und der IT-Abteilung integrierst du Datenquellen und stellst die Skalierbarkeit der Dateninfrastruktur sicher. Mit der Implementierung von Datenqualitätsprozessen sorgst du langfristig für konsistente und zuverlässige Daten. Du entwickelst Self-Service-Analytics-Lösungen, die Fachabteilungen dabei unterstützen, datenbasierte Insights selbstständig zu generieren. Durch enge Abstimmung mit Data Analysts und Fachexperten identifizierst du Anforderungen und stellst passende analytische Lösungen bereit. Dein Profil ? das bringst du mit Du hast ein Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik oder Data Science abgeschlossen bzw. eine vergleichbare Qualifikation erworben. Sehr gute Kenntnisse in SQL und Python sowie Erfahrung mit relationalen Datenbanken und ETL-Tools (z. B. Talend, Airflow, dbt) befähigen dich, Datenprozesse effizient zu automatisieren. Fundiertes Wissen in Datenmodellierung und Datenmanagement sowie der Umgang mit BI- und Visualisierungstools (z. B. Power BI, Tableau) zeichnen dich aus. Mit Data Warehousing, Data-Lake-Architekturen, Big-Data-Technologien und Cloud-Plattformen (z. B. Azure, AWS, Google Cloud) kennst du dich aus. Deine analytische Denkweise, Teamfähigkeit und klare Kommunikation komplexer Datenarchitekturen machen dich zur wichtigen Schnittstelle zwischen Fachbereichen und Technik. Deine Benefits ? das bieten wir dir Mobiles Arbeiten 39-Stunden-Woche Flexible Arbeitszeitmodelle Zentrale Standorte Freifahrt Familienfreundliches Unternehmen Weiterbildung
Analytics Engineer (w/m/d) Arbeitgeber: Hamburger Hochbahn AG
Kontaktperson:
Hamburger Hochbahn AG HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Analytics Engineer (w/m/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kommilitonen oder Kollegen, die bereits in der Branche arbeiten. Oftmals erfährt man über persönliche Kontakte von offenen Stellen oder kann wertvolle Einblicke in den Bewerbungsprozess gewinnen.
✨Tip Nummer 2
Setze dich intensiv mit den Technologien auseinander, die in der Stellenbeschreibung genannt werden, wie SQL, Python und ETL-Tools. Zeige in Gesprächen, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrungen sammeln konntest.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich darauf vor, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu präsentieren, die deine Fähigkeiten in der Datenmodellierung und im Umgang mit BI-Tools demonstrieren. Das zeigt, dass du die Anforderungen der Rolle verstehst und anwenden kannst.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich Data Engineering und Analytics. Wenn du in einem Gespräch zeigst, dass du am Puls der Zeit bist, hinterlässt das einen positiven Eindruck und zeigt dein Engagement für die Branche.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Analytics Engineer (w/m/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Rolle: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und mache dir ein klares Bild von den Anforderungen und Aufgaben des Analytics Engineers. Überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu diesen Anforderungen passen.
Hebe relevante Fähigkeiten hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Kenntnisse in SQL, Python und ETL-Tools. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast, um Datenprozesse zu optimieren.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie du zur Verbesserung der Dateninfrastruktur beitragen kannst. Gehe auf deine analytische Denkweise und Teamfähigkeit ein.
Dokumente überprüfen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Hamburger Hochbahn AG vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Rolle des Analytics Engineers stark auf SQL, Python und ETL-Tools fokussiert ist, solltest du dich auf technische Fragen zu diesen Themen vorbereiten. Übe das Lösen von SQL-Abfragen und erkläre deine Ansätze zur Datenverarbeitung.
✨Verstehe die Dateninfrastruktur
Informiere dich über gängige Datenarchitekturen wie Data Warehousing und Data Lakes. Sei bereit, deine Erfahrungen mit Cloud-Plattformen wie Azure oder AWS zu teilen und wie du diese in früheren Projekten eingesetzt hast.
✨Kommuniziere klar und präzise
Da du als Schnittstelle zwischen Fachbereichen und Technik agierst, ist es wichtig, komplexe Datenarchitekturen verständlich zu erklären. Übe, technische Konzepte einfach und klar zu kommunizieren, um Missverständnisse zu vermeiden.
✨Zeige Teamfähigkeit und Zusammenarbeit
Hebe Beispiele hervor, in denen du erfolgreich im Team gearbeitet hast, insbesondere mit Data Analysts oder IT-Abteilungen. Zeige, dass du die Bedeutung der Zusammenarbeit verstehst und wie du zur Lösung von Problemen beigetragen hast.
