Data Engineer

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Vollzeit Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Analysiere Daten, erstelle Dashboards und optimiere die Produktleistung.
  • Unternehmen: Air Apps - ein dynamisches Unternehmen in Lissabon mit innovativer Kultur.
  • Vorteile: Top Gesundheitsversorgung, jährliche Boni und kostenlose Mahlzeiten im Büro.
  • Weitere Informationen: Unterstützung bei Umzügen und großartige Karrierechancen in einem schnelllebigen Umfeld.
  • Warum dieser Job: Werde Teil eines kreativen Teams und beeinflusse echte Nutzererfahrungen.
  • Qualifikationen: 3+ Jahre Erfahrung in Datenanalyse und Kenntnisse in SQL und Visualisierungstools.
The Role As a Data Analyst at Air Apps, you will be responsible for analyzing and interpreting data to drive business insights and optimize product performance. You will create reports, dashboards, and performance metrics to help teams make informed decisions and improve user experience. This role requires a data-driven mindset, strong analytical skills, and experience with visualization tools to turn complex data into actionable insights. Fully onsite position, based at our office in Lisbon, where you will collaborate closely with cross-functional teams in person and contribute to a dynamic and fast-paced environment. We are open to support with relocation efforts. Responsibilities Analyze user behavior, product performance, and key business metrics to identify trends and opportunities. Create and maintain interactive dashboards and reports using tools like Tableau, Looker, Power BI, or Google Data Studio . Collect, clean, and structure large datasets to ensure accuracy and usability. Define and track KPIs for marketing, product, and business performance. Work with SQL, Python, or R to extract, analyze, and manipulate data. Collaborate with product managers, engineers, and marketing teams to provide data-driven insights . Conduct A/B testing and experiment analysis to improve product features and user engagement. Identify bottlenecks and opportunities in user journeys and customer funnels. Present findings in a clear and compelling way to stakeholders and leadership teams . Stay up to date with industry trends, analytics best practices, and emerging data tools . Requirements Around 3+ years of experience in data analysis, business intelligence, or a related field . Proficiency in SQL for data querying and manipulation. Experience with data visualization tools (Tableau, Looker, Power BI, Google Data Studio). Strong analytical skills with experience in Python or R for data analysis. Knowledge of A/B testing methodologies and statistical analysis. Experience with Google Analytics, Mixpanel, Amplitude, or similar user analytics tools . Strong problem-solving skills and ability to communicate insights to non-technical stakeholders. Experience working with large datasets and cloud-based data warehouses (BigQuery, Redshift, Snowflake). Familiarity with ETL processes and data pipeline optimization is a plus. Ability to work in a fast-paced, data-driven environment and manage multiple projects. Benefits Apple hardware ecosystem for work. Annual Bonus Top-tier Health and Life Insurance for peace of mind. Transportation Budget to support your commute needs. Coverflex benefits package for meal allowances, well-being, and more. Childcare support. Air Conference - an opportunity to meet the team, collaborate, and grow together. Pension Fund to support your long-term financial planning. Urban Sports Club membership to keep you active. Meals 100% free at the hub. Diversity
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Kontaktdaten:

airapps Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer 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 airapps 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 Data Engineer bei airapps gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei airapps 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 airapps entscheidend sein!