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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Data Pipelines für datenbasierte Entscheidungen.
- Arbeitgeber: Wir sind ein familienfreundliches Unternehmen, das innovative Datenlösungen bietet.
- Mitarbeitervorteile: Genieße mobiles Arbeiten, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und gestalte die Zukunft der Datenanalyse mit.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Informatik oder Data Science sowie Kenntnisse in SQL und Python erforderlich.
- Andere Informationen: Arbeiten in einem zentralen Standort mit einer 39-Stunden-Woche.
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) - ['Homeoffice', 'Vollzeit'] Arbeitgeber: Hamburger Hochbahn AG
Kontaktperson:
Hamburger Hochbahn AG HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Analytics Engineer (w/m/d) - ['Homeoffice', 'Vollzeit']
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kommilitonen oder Kollegen, die bereits in der Branche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Setze dich aktiv mit den Technologien auseinander, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden. Erstelle ein kleines Projekt, das SQL, Python und ETL-Tools integriert, um deine praktischen Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 3
Informiere dich über aktuelle Trends im Bereich Datenanalyse und -management. Zeige in Gesprächen, dass du nicht nur die Grundlagen beherrschst, sondern auch die neuesten Entwicklungen verfolgst.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du typische Fragen zu Datenpipelines, Datenmodellierung und Cloud-Technologien übst. Das zeigt dein tiefes Verständnis und deine Bereitschaft, in der Rolle erfolgreich zu sein.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Analytics Engineer (w/m/d) - ['Homeoffice', 'Vollzeit']
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Rolle: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und mache dir ein klares Bild von den Anforderungen und Aufgaben eines 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 deine Erfahrung mit ETL-Tools. Zeige auf, wie du Datenprozesse automatisiert hast und welche BI-Tools du verwendet hast.
Erstelle ein überzeugendes Anschreiben: Schreibe ein individuelles Anschreiben, das deine Motivation für die Position und dein Interesse an der Arbeit mit Daten unterstreicht. Gehe darauf ein, wie du zur Verbesserung der Dateninfrastruktur beitragen kannst.
Dokumente überprüfen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. 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 deine Kenntnisse in diesen Bereichen auffrischen. Sei bereit, spezifische Fragen zu deinen Erfahrungen mit relationalen Datenbanken und der Automatisierung von Datenprozessen zu beantworten.
✨Verstehe die Dateninfrastruktur
Informiere dich über gängige Datenarchitekturen wie Data Warehousing und Data-Lake-Architekturen. Zeige im Interview, dass du ein fundiertes Wissen über Cloud-Plattformen wie Azure oder AWS hast und wie diese in der Praxis eingesetzt werden.
✨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 deine Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke zu demonstrieren.
✨Zeige deine Problemlösungsfähigkeiten
Bereite Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung vor, in denen du analytische Lösungen entwickelt hast. Erkläre, wie du Anforderungen identifiziert und passende Lösungen bereitgestellt hast, um datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen.
