Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege skalierbare Datenmodelle und automatisiere Datenprozesse.
- Unternehmen: Almedia, ein schnell wachsendes Unternehmen mit einer innovativen Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Aktienoptionen, Boni und zahlreiche Zusatzleistungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit hervorragenden Wachstumschancen und einem modernen Büro in Berlin.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines aufstrebenden Unternehmens und forme die Zukunft des Marketings.
- Qualifikationen: 2-4 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse und Kenntnisse in SQL und Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 70000 - 140000 € pro Jahr.
Almedia ist ein Ort, an dem diejenigen, die härter pushen wollen, ihre Karrieren schneller vorantreiben können als irgendwo sonst. Wir streben danach, Deutschlands zweites bootstrapped Unicorn zu werden. Almedia ist bereits Europas drittschnellstwachsende Firma im Jahr 2025 (FT1000). Wir bauen die Zukunft des Marketings, indem wir unsere Community von über 70 Millionen Nutzern für die Interaktion mit den Produkten unserer Werbetreibenden belohnen.
Als Analytics Engineer wirst du sicherstellen, dass unsere Daten sauber, zugänglich und bereit für Analysen sind. Als Kernmitglied unseres Analytics-Teams wirst du sicherstellen, dass unsere Dateninfrastruktur effektive Selbstbedienungsanalysen, aufschlussreiche Berichterstattung und Business Intelligence in der gesamten Organisation unterstützt.
Was du tun wirst:
- Entwerfen, bauen und pflegen von sauberen, skalierbaren und leistungsoptimierten Datenmodellen mit SQL und dbt.
- Softwareengineering-Praktiken auf Analysesoftware anwenden, einschließlich Versionskontrolle, Tests und kontinuierlicher Integration.
- Datenvalidierungs-, Test- und Reportingprozesse automatisieren und optimieren.
- Verantwortung für die Datenanalyse eines bestimmten Bereichs übernehmen und eng mit Produktanalysten, Datenwissenschaftlern und Geschäftspartnern zusammenarbeiten, um deren analytische und berichtliche Bedürfnisse zu erfüllen.
- Datenintegrität proaktiv überwachen, Probleme identifizieren und Ursachenanalysen durchführen.
- Umfassende Daten-Dokumentation und -Definitionen für eine einfache Referenz und Verständnis pflegen.
- Geschäftsanwender im effektiven Umgang mit der Datenplattform und Datenvisualisierungstools schulen.
Was du mitbringst:
- 2-4 Jahre Erfahrung als Analytics Engineer, Datenanalyst oder in einer ähnlichen Rolle.
- Erfahrung in Marketing-Analysen, mit Kenntnissen in SQL und Python.
- Verständnis von Konzepten der Datenlagerung, Datenmodellierung und Leistungsoptimierung.
- Kenntnisse in Datenvalidierung, Testframeworks und Best Practices der Versionskontrolle (Git).
- Vertrautheit mit modernen Datenstacks (dbt, Snowflake/BigQuery/Redshift, Dagster/Airflow) und Cloud-Datenplattformen (GCP, AWS).
- Fähigkeit, komplexe analytische Ergebnisse klar und prägnant an verschiedene Zielgruppen zu kommunizieren und datengestützte Entscheidungen zu beeinflussen.
Was dich zu einem großartigen Fit macht:
- Leidenschaft für die Umwandlung von Daten in umsetzbare Erkenntnisse.
- Detailorientierter Problemlöser, der in einer kollaborativen Umgebung glänzt.
- Bereit, Innovationen voranzutreiben und Datenprozesse kontinuierlich zu verbessern.
Warum Almedia?
- Eigenverantwortung für unser Wachstum: Wir bieten allen in Berlin ansässigen Mitarbeitern Eigenkapital in Almedia, um wirklich Teil unseres Erfolgs zu sein.
- Mit Almedia wachsen: Wachsen Sie zusammen mit einem Startup, das von Tag eins profitabel war.
- Zentrale Büros in Berlin: Arbeiten Sie in einem voll ausgestatteten modernen Büro, das für Zusammenarbeit gebaut wurde und von überall in Berlin erreichbar ist.
- Weitere Vorteile: Transportzuschuss, Frühstück und Mittagessen, Sprachkurse, Urban Sports Club und mehr.
Wir glauben daran, Talente zu fördern, alle Fähigkeitsstufen während des Einstellungsprozesses zu bewerten und einen klaren Wachstumsweg zu bieten. Almedia ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir feiern Vielfalt und ermutigen Personen aus allen Hintergründen zur Bewerbung.
Analytics Engineer Arbeitgeber: Apply
Almedia ist ein herausragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und schnell wachsenden Umfeld zu arbeiten. Mit einem zentralen Büro in Berlin, das auf Zusammenarbeit ausgelegt ist, profitieren unsere Mitarbeiter von einer Vielzahl an Vorteilen, darunter Aktienoptionen, Transportzuschüsse und ein umfassendes Angebot an Freizeitaktivitäten. Wir fördern Talente und bieten klare Wachstumswege, während wir Vielfalt und Inklusion in unserem Team feiern.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Analytics 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 Apply 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 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 bei Apply gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Apply 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 Apply entscheidend sein!
