Auf einen Blick
- Aufgaben: Build and maintain data transformation pipelines, focusing on optimization and data quality.
- Unternehmen: Adsquare specializes in location intelligence for programmatic advertisers.
- Vorteile: Enjoy 30 vacation days, a yearly education budget of 1,200 €, and flexible work models.
- Weitere Informationen: Position allows remote work from anywhere for up to 3 months per year.
- Warum dieser Job: Join a mission-driven team that values resilience, honesty, and technical excellence.
- Qualifikationen: Requires 2+ years in Analytics Engineering, strong Python and SQL skills, and AWS experience.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
Bei Adsquare ist unsere Mission von unserem Kernfokus geprägt: Leidenschaft – komplexe Herausforderungen mit großartigen Menschen, Technologie und Daten zu lösen. Nische – Standortintelligenz für programmatische Werbetreibende. Unsere Kernwerte sind integraler Bestandteil unseres Handelns:
- Antrieb: Wir verwandeln Ambitionen in Taten.
- Resilienz: Wir passen uns an, halten durch und werden stärker.
- Keine Ausreden: Wir schätzen Ehrlichkeit, Transparenz und klare Kommunikation.
- Bescheidenheit: Wir wählen Bescheidenheit über Eitelkeit und lassen die Ergebnisse für sich sprechen.
- Moralischer Kompass: Wir handeln fair, integer und respektvoll.
Wir suchen Kandidaten, die nicht nur hervorragende technische Fähigkeiten mitbringen, sondern auch diese Werte in jedem Aspekt ihrer Arbeit verkörpern.
Ihre Mission
Hauptverantwortlichkeiten
- Pipelines Engineering: Aufbau, Bereitstellung und Wartung robuster Transformationspipelines für hochvolumige Daten. Teilnahme am gesamten Lebenszyklus: Aufnahme, Transformation, Tests (Einheit/Integration), Bereitstellung und Überwachung.
- Optimierung & Wartung: Schreiben Sie hocheffizienten Code und arbeiten Sie mit dem Team zusammen, um veraltete Systeme zu refaktorisieren, die Leistung zu verbessern und die Cloud-Kosten zu senken (z.B. Optimierung von Athena/Snowflake/Redshift-Clustering oder AWS Glue-Jobs).
- Best Practices der Softwareentwicklung: Halten Sie sich an die technischen Standards des Teams und fördern Sie diese, indem Sie aktiv CI/CD-Workflows, Containerisierung (Docker) und automatisierte Tests nutzen.
- Datenqualität & Beobachtbarkeit: Konzentrieren Sie sich auf die Infrastrukturüberwachung und nicht nur auf Geschäftsdashboards. Implementieren Sie Alarme und Prüfungen (z.B. dbt-Tests, Great Expectations), um Datenqualitätsprobleme zu erkennen, bevor sie die Stakeholder erreichen.
- Zusammenarbeit & Wachstum: Arbeiten Sie eng mit Senior Engineers zusammen, um Architekturen zu planen, aktiv an Code-Reviews teilzunehmen und für technische Strenge innerhalb des Teams einzutreten.
Ihr Profil
Wir suchen einen Data Analytics Engineer, der Daten mit einer Softwareentwicklungsmentalität angeht. Sie werden unserem Data Solutions-Team beitreten, um produktionsreife Datenplattformen aufzubauen und zu warten. Dies ist keine Rolle als Datenanalyst. Während Sie den Geschäftskontext verstehen, liegt Ihr Hauptaugenmerk auf technischen Aspekten: Aufbau skalierbarer Workflows, Schreiben von sauberem und testbarem Python/SQL-Code, Automatisierung von Bereitstellungen und Unterstützung bei der Optimierung der Cloud-Infrastruktur. Sie stellen sicher, dass unsere Pipelines zuverlässig, kosteneffektiv und wartbar bleiben.
Must-Have-Fähigkeiten
- Über 2 Jahre Erfahrung speziell im Bereich Analytics Engineering oder Data Engineering.
- Solide Python-Kenntnisse: Schreiben von modularen, objektorientierten Code, Nutzung relevanter Bibliotheken für Tests und Verständnis von Ausnahmebehandlung und Protokollierung.
- Starke Fähigkeiten in SQL & dbt: Aufbau skalierbarer Datenmodelle (Jinja-Templating, Makros, inkrementelle Strategien) und Verständnis von Abfrageausführungsplänen.
- Grundlagen der Softwareentwicklung: praktische Erfahrung mit Git-Workflows, CI/CD-Pipelines (z.B. GitHub Actions, GitLab CI) und Containerisierung (Docker).
- AWS Cloud Native Erfahrung: Aufbau und Wartung von Daten-Workflows unter Verwendung serverloser Architekturen wie AWS Lambda, Step Functions, Glue und Athena.
- Testmentalität: Implementierung von Unit-Tests und Integrationstests für Datenpipelines, anstatt sich ausschließlich auf manuelle Prüfungen zu verlassen.
- Datenlagerbetrieb: solides Verständnis der Architektur von Data Warehouses (Snowflake, Redshift oder BigQuery), einschließlich Partitionierungs- und Clustering-Konzepten.
Nice to Have
- Erfahrung mit Infrastructure as Code (Terraform) zur Verwaltung von Cloud-Ressourcen.
- Erfahrung mit Orchestrierungstools wie Airflow, Dagster oder Prefect.
- Kenntnisse in Big Data-Verarbeitungsframeworks (Spark/PySpark).
- Erfahrung mit agentic Coding CLI oder IDE-Tools für effizientere Planung, Architektur und Implementierung von Funktionen.
- Vertrautheit mit Dashboarding-Tools (Streamlit, Preset, Tableau usw.) – hilfreich für Debugging und Überwachung, aber nicht zentral.
- B.Sc. oder M.Sc. in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik oder anderen relevanten Bereichen.
Vorteile
- Offen für flexible Arbeitsmodelle: hybrides Modell und remote von überall auf der Welt bis zu 3 Monate pro Jahr.
- Individueller Jahresbudget von 1.200 € für Bildung und berufliches Wachstum.
- Anspruch auf 30 Urlaubstage pro Jahr.
- Mitgliedschaft im Urban Sports Club, betriebliche Altersvorsorge.
- Regelmäßige Teamevents und Unternehmensveranstaltungen, organisiert von unserem People-Team.
- Ausgestattet mit der neuesten Hardware und allen benötigten Tools, um erfolgreich zu sein.
Gehaltsbereich (jährliche Zielverdienste) 60.000 – 75.000 Euro
Data Analytics Engineer (m/f/d) Arbeitgeber: Adsquare GmbH
Adsquare ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter wachsen und sich weiterentwickeln können. Mit einem hybriden Arbeitsmodell, einem individuellen jährlichen Lernbudget von 1.200 € und 30 Urlaubstagen pro Jahr fördert das Unternehmen eine ausgewogene Work-Life-Balance und kontinuierliche Weiterbildung. Die Unternehmenskultur basiert auf Werten wie Ehrlichkeit, Resilienz und Teamarbeit, was Adsquare zu einem attraktiven Ort für alle macht, die in der digitalen Werbetechnologie tätig sein möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Analytics Engineer (m/f/d) 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 Adsquare GmbH 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 Data Analytics Engineer (m/f/d) 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 Data Analytics Engineer (m/f/d) bei Adsquare GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Adsquare GmbH 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 Adsquare GmbH entscheidend sein!
