Auf einen Blick
- Aufgaben: Design and maintain data pipelines for shop performance and retail media reporting.
- Unternehmen: ABOUT YOU is a fast-growing e-commerce company based in Hamburg and Berlin.
- Vorteile: Enjoy team lunches, afterwork drinks, and company events as part of the culture.
- Weitere Informationen: Experience with tools like dbt, Dagster, and Google BigQuery is essential.
- Warum dieser Job: Join a team that values ownership, trust, and direct communication.
- Qualifikationen: Requires at least 3 years of experience and advanced SQL skills.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
ABOUT YOU ist eines der am schnellsten wachsenden E-Commerce-Unternehmen Europas. Mit Sitz in Hamburg und Berlin agieren wir an der Schnittstelle von Mode und Technologie. Unsere Mission ist es, das Online-Shopping neu zu denken und es persönlich und nahtlos zu gestalten. Dies erfordert mehr als nur gute Ideen. Es braucht Menschen, die Initiative ergreifen und den Status quo herausfordern. Wir glauben an flache Hierarchien, direkte Kommunikation und pragmatische Entscheidungen. Keine langen Genehmigungsketten. Nur Eigenverantwortung, Vertrauen und klare Verantwortlichkeiten. Wir arbeiten hart, aber wir glauben auch daran, die gemeinsame Zeit zu genießen – bei Team-Lunches, Afterwork-Drinks, Firmenveranstaltungen oder einem schnellen Kaffee zwischen den Meetings. Wenn sich das für Sie gut anhört, könnte ABOUT YOU der richtige Ort sein, um Ihre Perspektive einzubringen.
Aufgaben:
- Entwerfen, bauen und pflegen robuster und skalierbarer Datenpipelines zur Ermöglichung umfassender Shop-Leistungs- und Einzelhandelsmedienpartnerberichte
- Entwickeln automatisierter Reporting-Lösungen basierend auf den Anforderungen der Geschäftspartner
- Verbessern von Umsatzzuordnungsmodellen und Erweitern der Berichtsfähigkeiten für unsere Werbeplattform
- Verantwortung für die Datenqualität über unsere Datenbestände hinweg
- Zusammenarbeit mit Produkt-, Technik- und Einzelhandelsteams
Qualifikationen:
- Mindestens 3 Jahre relevante Erfahrung
- Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse, einschließlich Abfrageoptimierung für Big Data-Umgebungen
- Erfahrung mit Datenumwandlungstools (z.B. dbt) in Big Data-Kontexten
- Datenmodellierungsexpertise mit Fokus auf die Erstellung robuster, flexibler Modelle für hochvolumige Ereignis- und Trackingdaten
- Solides Verständnis von Frontend-Tracking und Web-Analytics-Implementierung (z.B. GA4)
- Kenntnisse in Datenorchestrierungstools (z.B. Dagster, Airflow) und cloudbasierten Big Data-Plattformen (z.B. Google BigQuery, AWS Redshift)
- Erfahrung mit Optimierungstechniken (Partitionierung, Clustering)
- Starke Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten und Projekte voranzutreiben
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten zur Zusammenarbeit mit verschiedenen Stakeholdern
- Problemlösungsansatz mit Liebe zum Detail
- Fähigkeit, Geschäftsanforderungen in technische Lösungen zu übersetzen
- Kollaborative Denkweise mit Erfahrung in funktionsübergreifenden Teams
Nice to Have:
- Tiefgehende Kenntnisse von BigQuery, einschließlich Kostenoptimierungstechniken und komplexen Funktionen
- Erfahrung mit CI/CD-Pipelines und Infrastructure-as-Code-Tools (z.B. GitLab CI/CD, Terraform)
- Praktische Erfahrung mit Containerisierungstechnologien (z.B. Docker)
Zusätzliche Informationen: Ihre Vorteile auf einen Blick: Besuchen Sie unsere Benefits-Seite. Ein Ort, an dem Sie Sie selbst sein können. Wir sehen es als unsere Verantwortung, ein Umfeld zu schaffen, in dem sich jeder willkommen fühlt, genau so wie er ist. Unterschiedliche Hintergründe und Perspektiven machen uns stärker und prägen unsere Kultur auf bedeutende Weise. Was wir intern vertreten, vertreten wir auch als Marke: Akzeptanz, Inklusion und einen faireren Ansatz in der Mode.
Analytics Engineer - Shop Analytics (all genders) Arbeitgeber: About You
ABOUT YOU is committed to creating an inclusive environment where diverse backgrounds are valued. Located in Hamburg and Berlin, the company promotes a culture of acceptance and collaboration. Employees enjoy perks like team lunches and afterwork events, fostering a strong community spirit.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Analytics Engineer - Shop Analytics (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 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 Analytics Engineer - Shop Analytics (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 Analytics Engineer - Shop Analytics (all genders) bei About You gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei About You 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 entscheidend sein!
