Junior Analytics Engineer

Junior Analytics Engineer

München Vollzeit 63000 - 77000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Erstelle Datenvisualisierungen und kommuniziere Ergebnisse an Kunden.
  • Unternehmen: Wachsendes AI- und Datenberatungsunternehmen mit globaler Reichweite.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, 6 Wochen Urlaub, Weiterbildung und Homeoffice-Ausstattung.
  • Weitere Informationen: Remote-first Kultur mit Fokus auf Work-Life-Balance.
  • Warum dieser Job: Lerne von Experten und arbeite an spannenden Projekten in einem dynamischen Umfeld.
  • Qualifikationen: Gute SQL-Kenntnisse und Fähigkeit, Daten zu interpretieren.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.

Arsenault

, a global AI and data consulting company with skyrocketing growth, is looking for a talented, energetic junior analytics engineer for its nascent German tech team.

Will it be you?

WHO WE ARE

Arsenault is a new-generation AI consulting company. For an early-career professional like you, we are the best school to learn about data science and ML in an applied business context:

We are growing quickly...

We have been growing enormously fast over the past few years, and want to grow by an additional factor of 4 over the next 4 years.

If you join us, you will be an early member of an expanding team.

while already having a global scale

. We are about 1,200 now, with a tech team of over 300, scattered across 20 offices on every continent.

We have a proven track record of making people grow fast

. Arsenault alumni have created startups, led technical teams at companies big and small, been hired by Google and Amazon, etc.

WHAT YOU WILL DO

As a junior analytics engineer

  • You will create data visualizations.

You will work with either raw data or outputs from our models.

Depending on the business context, you will find the appropriate visualizations that tell the right story.

  • You will communicate your results to clients and other stakeholders.

Even at a junior level, you might have to interact with clients quite a lot.

With the supervision of a more senior person, you will craft presentations that transform your data analyses into engaging, nuanced narratives.

  • You will extract significant insights and formulate recommendations from your data analysis.

We tend to see data analysts / analytics engineers as a hybrid between data scientist and management consultant.

  • You may oversee data quality and integrity aspects.

For some missions, you might need to take some level of ownership of the data, although you will have a technical team that supports you along the way.

  • You will learn how to set up ETL tools autonomously.

While we dont expect you to know this at the beginning, well ensure that youre able to use visual and programmable ETL tools so you dont have to rely on data engineers.

You will also learn basics in data processing and cleaning.

  • You will learn how to interpret ML models.

Our team of data scientists and engineers will need help making sense of the outputs of predictive and clustering algorithms.

With Arsenault, you may learn to interpret SHAP values, to make sense of Bayesian networks, and other advanced techniques.

  • You will gain a wide range of data analysis and business consulting experience.

You will be expected to work on a few missions a year (1-3), which will expose you to different industries, use cases, and technologies.

Even within a mission, your day-to-day tasks might vary a lot!

  • You will work with cutting-edge tools.

Our stack varies from client to client, but is generally quite modern GCP with Terraform, DBT, and Google Data Studio, to name a recent example.

MUST-HAVE REQUIREMENTS

We will primarily judge your application on the following criteria

  • You are very good in SQL.
  • You are excellent at making sense of and interpreting data.
  • You can learn fast, you know where to look for information and how to ask for help.
  • You are able to talk about your work to both technical and non-technical people, in English.
  • We strongly prefer if you're a German resident, although we'll consider great candidates within the EU.
  • NICE-TO-HAVE REQUIREMENTS
  • You can write SQL queries that are correct and efficient.
  • You have experience working on production systems or with client data.
  • You know how to clean and process data, either manually or through a specialized tool.
  • You have experience with multiple visualization tools: Power BI, Tableau, Google Data Studio, Quick Sight, Looker, etc.
  • You have worked with Palantirs Foundry tool.
  • You have worked with ETL tools: DBT, Delta Live Tables, Stitch, Azure Data Factory, Data Fusion, Informatica
  • You are proficient in Python, or a data-related programming language (Scala, R).
  • You have significant knowledge of database systems, and know what are the best setups for specific data use cases. You know how to design a data schema.
  • Youve worked with data warehouse / data lake solutions (Big Query, Snowflake, etc.)
  • You have significant experience with cloud environments (AWS, Azure, GCP).
  • You have data science experience, and you know your way around the basic math of ML models.
  • You have software engineering experience.
  • Youve previously worked in Agile/Scrum environments, and you know your way around tools like Jira.
  • You know how to integrate your work in a technical repository (using Git, doing pull requests, writing documentation, etc.)
  • You have worked with Google Analytics data in the past.
  • INTERVIEW PROCESS
  • The typical interview process is pretty short, and is structured as thus:
  • HR Screening (30 minutes): A phone screen with a recruiter to make sure expectations are aligned. Your technical skills will not be the main focus of this round.
  • Oral Interview (1 hour): An interview with our technical manager divided into 3 parts. (1) Behavioral questions (e. g. what is your experience? what type of job do you want to have?); (2) Data analytics scenarios to check your general ability to engage with such problems; (3) A SQL coding test that mirrors a task you could encounter in your day-to-day life.
  • Take Home (flexible): We'll give you a real-world use case, with anonymized data and a business problem.

You'll have as much time as you want to complete the assignment (we typically give 1 week, although we observe that it takes about a few hours to complete).

When you're done, we'll schedule a slot for you to present your results to a technical manager and a consulting manager.

We'll also review your code.

  • If doing a take home is not practical for you, we can alternatively schedule a live programming session. We sometimes skip the take home for exceptional candidates.
  • OUR CULTURE
  • We are a consulting company

, which is great if you want to get more exposure to business and work alongside people with very diverse skill sets.

But Arsenault might not be for you if you want to work on the same project for years, or if you want to interact only with fellow engineers.

Our team is remote-first

, and we don't care where you work. We would like to see you in Hamburg a few times a year, though. (Dont hesitate to ask us about our remote policy during the interview process.)

We are uncompromising on work-life balance (in a good way).

Nobody at Arsenault is expected to be on-call at night, and we push back against unreasonable client requests.

  • OUR BENEFITS
  • Very competitive compensation package, with yearly bonuses.
  • We have some budget for home office equipment (such as an external monitor).
  • 6 weeks PTO + 4 weeks of workation per year.
  • Financial support for training and studies.
  • Subsidies for mental health apps and bike leasing.
  • We have an excellent espresso machine in Hamburg.
  • #J-18808-Ljbffr

Junior Analytics Engineer Arbeitgeber: Arsenault

Arsenault ist ein hervorragender Arbeitgeber, der jungen Talenten die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und schnell wachsenden Umfeld zu lernen und sich weiterzuentwickeln. Mit einer starken Remote-first-Kultur, flexiblen Arbeitszeiten und einem Fokus auf Work-Life-Balance, kombiniert mit einem attraktiven Vergütungspaket und umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten, ist Arsenault der ideale Ort für aufstrebende Fachkräfte im Bereich Datenanalyse und KI. Die Chance, Teil eines internationalen Teams zu sein und an vielfältigen Projekten zu arbeiten, macht diese Position besonders spannend.

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Kontaktdaten:

Arsenault Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Junior Analytics Engineer erhalten könntest

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 Arsenault 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 Junior Analytics Engineer mit Bravour zu bestehen

SQL
Datenvisualisierung
Datenanalyse
Kommunikationsfähigkeiten
ETL-Tools
Datenverarbeitung und -reinigung
Python oder eine datenbezogene Programmiersprache

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 Junior Analytics Engineer bei Arsenault gut geeignet bist.

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