Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Self-Serve-Marketplaces und forme unseren zukünftigen Tech-Stack.
- Unternehmen: Innovatives Team mit Fokus auf Wachstum und autonomem Arbeiten.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Retail Media und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Erfahrung in Analytics Engineering und Datenmodellierung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Das Sponsored Content & Products-Team ist ein zentraler Wachstumstreiber. Das Ziel ist es, hochskalierbare Self-Serve-Marketplaces auf Cost-per-Click (CPC)-Basis aufzubauen. Diese ermöglichen es Marken, ihre Sichtbarkeit in Echtzeit direkt am digitalen Point of Sale effizient zu steigern. Obwohl wir uns innerhalb eines bestehenden Ökosystems bewegen, bietet der architektonische Übergang von einem Monolithen hin zu vier spezialisierten Produktteams ein hochgradig autonomes, Greenfield-ähnliches Umfeld. Deine Entscheidungen werden unseren zukünftigen Tech-Stack maßgeblich prägen und uns dabei helfen, unseren Retail Media-Umsatz zu vervielfachen.
- Verantwortung für den Semantic Layer: Produktionsreife, analytische Datentransformationen und Metriken-Definitionen innerhalb von Google BigQuery konzipieren, aufbauen und warten, um ein robustes Performance- und Budget-Reporting für unsere Bidding-Marketplaces zu ermöglichen.
- Datenqualität & Validation Governance: Strikte, automatisierte Datenvalidierungs-Frameworks und Schema-Checks etablieren, um öffentlich zugängliche Reporting-Dashboards und analytische Tabellen vor Upstream-Abweichungen oder strukturellen Drifts zu schützen.
- Legacy-Transformationen auflösen: Die Migration komplexer, analytischer Transformationsregeln und Datenaggregations-Abfragen aus historisch gewachsenen Legacy-Anwendungs-Repositories in modulare, entkoppelte Analytics-Umgebungen federführend leiten.
- Katalog- & Domain-Kopplung entflechten: Eng mit Data Engineer:innen zusammenarbeiten, um saubere Datenmodellierungsgrenzen um gemeinsam genutzte Katalog-Assets (wie Produkte und Marken) zu ziehen, die den dezentralen Produkt-Stack mit den Core-Plattform-Endpunkten verbinden.
- Technical Stewardship: Standards für das Analytics Engineering setzen, Konventionen für die Code-Wiederverwendbarkeit vorgeben und wiederverwendbare Daten-Blueprints innerhalb des Teams etablieren.
Senior Analytics Engineer - Sponsored Content & Products (all genders) Arbeitgeber: About You - Collins GmbH & Co. KG
Als Arbeitgeber bietet unser Unternehmen ein dynamisches und innovatives Arbeitsumfeld, das auf Wachstum und Autonomie setzt. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer offenen Unternehmenskultur fördern wir kreative Lösungen und ermöglichen es unseren Mitarbeitern, ihre Fähigkeiten in einem hochgradig spezialisierten Team zu entfalten. Die Lage in einem pulsierenden digitalen Ökosystem bietet zudem einzigartige Möglichkeiten zur Vernetzung und Zusammenarbeit mit führenden Marken.
Kontaktdaten:
About You - Collins GmbH & Co. KG Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Analytics Engineer - Sponsored Content & Products (all genders) erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei About You - Collins GmbH & Co. KG zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Analytics Engineer - Sponsored Content & Products (all genders) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Analytics Engineer - Sponsored Content & Products (all genders) bei About You - Collins GmbH & Co. KG gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei About You - Collins GmbH & Co. KG vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für About You - Collins GmbH & Co. KG entscheidend sein!
