Auf einen Blick
- AufgabenÜbernehme die Verantwortung für unseren gesamten Datenstack und entwickle innovative Analysen.
- UnternehmenBunch ist ein dynamisches Unternehmen, das private Märkte revolutioniert.
- Warum dieser JobGestalte die Zukunft der Finanzmärkte mit modernster Technologie und einem engagierten Team.
- QualifikationenMindestens 4 Jahre Erfahrung in Analytics oder Data Engineering, starke Python-Kenntnisse.
Das solltest du mitbringen
Fehlt dir etwas davon? Bewirb dich trotzdem – das meiste kannst du im Job lernen.
Über die Rolle
bunch baut die Infrastruktur für private Märkte. Wir ermöglichen moderne Fondsoperationen mit einem integrierten System, das sichere Dateninfrastruktur, KI-gestützte Workflows und Expertenfondsservices kombiniert. Wenn Sie Eigenverantwortung, Wachstum durch echte Verantwortung und die Zusammenarbeit mit einem nachdenklichen, ehrgeizigen Team schätzen, könnte diese Rolle für Sie geeignet sein.
Ihre Rolle
Als (Senior) Analytics Engineer bei bunch sind Sie für unseren gesamten Datenstack verantwortlich, von der Datenaufnahme bis zur semantischen Ebene. Dieser unterstützt heute unsere Business Intelligence und Produktanalysen, mit eingebetteten Analysen wahrscheinlich als Nächstes. Sie werden:
- Datenmodellierung und die semantische Ebene, auf der alles andere basiert, übernehmen
- Jede verbleibende Pipeline auf dlt in Python übertragen
- Den Stack standardmäßig zuverlässig machen: Planung, Überwachung, Infrastruktur als Code
- Unser selbst gehostetes Lightdash betreiben, bis hin zur Bereitstellung
- Konversationelle Analysen ermöglichen, sodass Menschen in einfacher Sprache fragen können und der Antwort vertrauen
Über Sie
Erfahrung:
- 4+ Jahre in der Analyse oder Datenengineering, idealerweise an einem Ort, an dem Sie den gesamten Stack besessen haben
- Modellierung: Sie haben echte Meinungen zur dimensionalen Modellierung, Schichtung und Verträgen
- dbt: Sie kennen dbt über das Schreiben von SQL-Modellen hinaus, einschließlich Materialisierungen, inkrementellen Strategien, Makros, CI und wo es Probleme gibt
- Python: Produktionsqualität, mit einem ordentlichen Verständnis für Datenaufnahme (APIs, Paginierung, inkrementelle Ladevorgänge, Schemaabweichungen). Erfahrung mit dlt ist ein Bonus
- Infrastruktur: Sie sind damit vertraut, bereitgestellte Infrastruktur zu besitzen, Planung mit Airflow, Dagster oder ähnlichem ist ein Plus
- Pragmatisch: Sie beginnen mit dem, was das Geschäft benötigt, und wissen, wann gut genug gut genug ist
Unser Tech-Stack
- Datenlager: BigQuery
- Transformation: dbt
- Datenaufnahme: dlt
- BI / semantische Ebene: Lightdash
- Ereignisverfolgung: PostHog
Arbeitsplatz & Vorteile
- Anpassbares Leistungspaket (Wohlbefinden, Sport, Mobilität, Essen und mehr)
- 28 Tage Urlaub, plus 2 Firmendays und lokale Feiertage
- Remote-flexibles Hybrid (3 Tage/Woche im Büro)
- Bis zu 4 Remote-Kalenderwochen pro Jahr
- Ein großartiges technisches und Arbeitssetup
- Arbeiten Sie mit einem vielfältigen Team von 120+ bunchies aus 40+ Ländern, mit Führungskräften, die in ihren Bereichen zu den Besten gehören
Auswahlprozess
- Screening-Interview (30 Min) mit unserem People-Team, um uns gegenseitig kennenzulernen
- Technisches Interview (60 Min): eine Live-SQL-Übung und eine Entwurfsdiskussion
- Tiefeninterview (45 Min): Ihr Werdegang und wie Sie arbeiten
- Letzte Runde (30 Min): Kultur, Wachstum und strategische Passung
Fragen? Kontaktieren Sie recruiting@bunch.capital
Neugierig, mehr zu erfahren? Erhalten Sie einen Eindruck davon, wer wir sind, wie wir arbeiten und was wir aufbauen:
- Über bunch: unsere Mission, unser Produkt und unser bisheriger Weg
- Fallstudien: über diejenigen, die bereits auf bunch aufbauen
- Einblicke sammeln: unsere neuesten bunch-Blogbeiträge
- Glossar: erkunden Sie häufig verwendete Begriffe des privaten Marktes
bunch baut die Betriebsinfrastruktur für die nächste Generation privater Märkte. Wir kombinieren KI-gestützte Automatisierung mit tiefem regulatorischen Fachwissen, um fragmentierte Tabellenkalkulationen und manuelle Prozesse durch eine integrierte Plattform über den gesamten Fondslebenszyklus hinweg zu ersetzen, die speziell für private Märkte entwickelt wurde, die auf 32 Billionen USD an verwaltetem Vermögen zusteuern. Wir haben unseren ARR im Jahr 2025 vervierfacht, 150 Fondsmanager und 12.000 LPs auf der Plattform überschritten und gerade unsere 35 Millionen USD Series B im Mai 2026 abgeschlossen. Wir suchen ehrgeizige Menschen, die echte Verantwortung für schwierige Probleme übernehmen möchten und die sich dafür interessieren, Infrastruktur zu schaffen, die für die Menschen, die sie nutzen, wirklich wichtig ist. Bei bunch setzen wir uns für ein integratives Umfeld ein, in dem Vielfalt geschätzt und gefeiert wird. Wir bieten allen qualifizierten Bewerbern gleiche Chancen. Wir verarbeiten personenbezogene Daten gemäß den geltenden Gesetzen (einschließlich der DSGVO). Siehe unsere Datenschutzrichtlinie für Details zu Ihren Rechten und wie Sie uns erreichen können.
Details zum Job
Das bietet dir AI Chopping Block
Individuell anpassbare Benefits, 28 Tage Urlaub und flexible Remote-Arbeit.
StudySmarter Expertenrat
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 AI Chopping Block zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
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 (f/m/d) bei AI Chopping Block gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei AI Chopping Block 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 AI Chopping Block entscheidend sein!
Über den Arbeitgeber
Taktile ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der Spitze der KI-Entwicklung zu arbeiten und dabei einen echten Einfluss auf die Effizienz und Produktivität des Unternehmens zu haben. Mit einem hybriden Arbeitsmodell in Berlin, Iasi oder London fördert Taktile eine offene und kollaborative Unternehmenskultur, in der kontinuierliches Lernen und persönliche Entwicklung im Vordergrund stehen. Die Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitszeiten, internen Workshops und der Chance, innovative Lösungen zu gestalten, die das gesamte Unternehmen voranbringen.
Standorte
- Berlin
