Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege Datenprodukte für kommerzielle Analysen in einem dynamischen Team.
- Unternehmen: Wachsendes Unternehmen mit einer inklusiven und kreativen Kultur.
- Vorteile: Gesundheitsversicherung, großzügige Altersvorsorge und Work-Life-Balance.
- Weitere Informationen: Internationale Umgebung mit hervorragenden Karrierechancen und strukturiertem Onboarding.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an innovativen Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 7 Jahre Erfahrung in Analytics Engineering oder verwandten Bereichen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
We are looking for a
Senior Enterprise Analytics Engineer – Commercial to build and develop the data foundation behind our commercial analytics.
You will work closely with Commercial teams to understand their data and reporting needs and translate them into trusted, reusable data models, metrics, and Silver and Gold data products .
Working closely with our IT Data team, which owns the data platform and source pipelines, you will take technical ownership of the
Commercial data domain , including analytics architecture, data quality, documentation, and BI enablement.
You will also help ensure our commercial data is structured and ready to support future AI and Gen AI use cases .
- Job Responsibilities
- Build and maintain Silver and Gold-layer data products for the Commercial domain in Databricks, turning enterprise data into reliable, reusable models, metrics, and datasets for reporting and analytics.
- Work closely with Commercial stakeholders to understand business needs and translate them into clear data definitions, KPIs, and scalable analytical solutions.
- Partner with the IT Data team to align Commercial data products with the enterprise data platform, architecture, pipelines, and engineering standards.
- Own data quality, documentation, lineage, and governance for key Commercial datasets and metrics, ensuring consistent definitions and trusted reporting across the business.
- Investigate data and BI issues across source systems, transformation layers, and reporting, replacing recurring manual fixes with sustainable data-model or transformation improvements.
- Help establish analytics engineering standards and AI-ready data foundations, improving modelling, testing, documentation, and reuse while supporting future advanced analytics and Gen AI use cases.
Requirements
- 7+ years of experience across Analytics Engineering, Data Engineering, Business Intelligence, or related areas, with hands-on technical experience.
- Solid experience designing and building enterprise analytical data models, Silver/Gold data layers, and reusable datasets that support business reporting and analytics.
- Advanced SQL skills, including complex transformations, data modelling, query optimisation, and troubleshooting across different data sources and layers.
- Experience with dimensional and semantic modelling and modern cloud data platforms such as Databricks, Snowflake, Big Query, or Microsoft Fabric.
- Experience translating business requirements into scalable data solutions, working directly with business stakeholders and closely with Data Engineering, BI, and Analytics teams.
- Experience with Py Spark, dbt, Python, data governance/cataloguing, or CI/CD is an advantage.
Experience working with commercial data such as CRM, sales, marketing, or customer data is also valuable.
- We Offer
- A Collaborative & Inclusive Culture where we celebrate and value everyone's contributions, encouraging diverse perspectives in decision-making.
- Work-Life Balance & Well-being: We offer health insurance, and a generous pension plan, prioritizing your mental and physical well-being.
- A Creative and Safe Workplace by joining a company experiencing rapid growth, with the stability of being Norway's first unicorn listed on the Oslo Stock Exchange.
- International and Supportive Environment within a Norwegian multinational that values collaboration and innovation with a structured onboarding plan and career opportunities within the company
This role can be based at our office in Berlin, Germany, or at one of our offices in Norway — Oslo (Lysaker), Stavanger, or Vindafjord (Nedre Vats).
Application deadline: October 4th.
All inquiries are treated confidentially.
#J-18808-Ljbffr
Senior Enterprise Analytics Engineer – Commercial in Berlin Arbeitgeber: AutoStore™
AutoStore ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine kollaborative und inklusive Unternehmenskultur fördert, in der die Beiträge aller geschätzt werden. Mit einem starken Fokus auf Work-Life-Balance und dem Angebot von Gesundheits- und Wellnessprogrammen bietet AutoStore seinen Mitarbeitern nicht nur ein kreatives und sicheres Arbeitsumfeld, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung in einem internationalen und unterstützenden Umfeld. Die Position des Total Rewards Director ermöglicht es Ihnen, einen bedeutenden Einfluss auf die Vergütungsstrategien eines schnell wachsenden Unternehmens zu haben, das als Norwegens erstes Einhorn an der Osloer Börse gelistet ist.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Enterprise Analytics Engineer – Commercial in Berlin 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 AutoStore™ 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 Senior Enterprise Analytics Engineer – Commercial in Berlin 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 Senior Enterprise Analytics Engineer – Commercial bei AutoStore™ gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei AutoStore™ 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 AutoStore™ entscheidend sein!
