Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue eine robuste Dateninfrastruktur fĂĽr bessere Gesundheitsentscheidungen.
- Arbeitgeber: Bloomwell Group, die Cannabisbranche neu definierend.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, faire VergĂĽtung und echte Work-Life-Balance.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitsdaten und verbessere den Zugang zu medizinischer Versorgung.
- GewĂĽnschte Qualifikationen: Erfahrung in Datenmodellierung, SQL und Python erforderlich.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Zusammenarbeit und Innovation.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Deine Vision
Use your passion for clean data architecture and your technical skills to build the data foundation that empowers better healthcare decisions. Help patients get the right treatment by creating reliable, scalable data models that enable our teams to work with confidence and clarity. You and the team will transform our organically grown Snowflake data warehouse into a robust, well-governed analytics platform that is the basis for data products, AI features and business decisions.
Deine Aufgaben
We are looking for someone who:
- Builds production-grade data infrastructure.
You design, build, and maintain robust and scalable data models with dbt and Snowflake that serve as the foundation for analyses and business-critical decisions. - Translates business logic into data flows.
You work closely with Product, Data, and Engineering teams to encode core KPIs and business requirements into the backend. You understand how to transform complex healthcare workflows into clean, tested, and analysable datasets that become the working foundation for our business analysts. - Enables self-service analytics.
You deliver well-structured datasets that empower non-technical users to access, explore, and act on data independently. You create transparency and clarity in a fast-growing, dynamic environment. - Optimizes continuously.
You constantly seek opportunities to optimize data processes and workflows for efficiency and scalability. You actively shape the expansion of our modern analytics stack (Snowflake, dbt, Power BI) and bring fresh impulses for performance improvements. - Ensures quality and governance.
You implement best practices in data testing, validation, and performance tuning through dbt. You own the documentation of metric definitions, data models, and dependencies, creating a reliable knowledge base and audit trail. You automate data-driven processes to make them efficient, reliable, and future-proof. - Thinks architecturally.
You understand medallion architectures, data governance layers, and how to migrate legacy structures while maintaining backward compatibility. You\’re comfortable working with complex stakeholder dependencies & know how to bring order to chaos (it\’s not all chaos, but you get the point). - Champions data quality in healthcare.
You understand that in healthcare, data quality isn\’t just a technical concern—it\’s about patient safety and regulatory compliance (GDPR, medical data retention). You design with PII security and audit requirements in mind. - Thrives in a lean, collaborative team.
You\’ll join a tight-knit team. Your primary focus is analytics engineering and dbt modeling, but you\’ll work together with our Senior Data Engineer on the data pipeline layer. This means being comfortable reading, debugging, and occasionally writing Python Lambda functions for ETL processes. In a team this size, flexibility and willingness to help where needed is essential.
Dein Profil
- Deep data modeling expertise.
You have extensive experience in data modeling, ideally with tools like dbt—and place value on testing, documentation, and sustainable maintainability. You understand dimensional modeling, slowly changing dimensions, and how to design for both transactional and analytical workloads. - SQL is your native language.
You master complex queries, optimize performance, and know how to efficiently process large data volumes in Snowflake. - Python proficiency.
You\’re comfortable writing Python for data transformation and processing. You can build, debug, and maintain ETL logic using Python. - DevOps mindset for analytics.
You understand and work with version control, CI/CD pipelines, automated testing, and infrastructure-as-code. You are familiar with at least one cloud platform. - Stakeholder-centric problem solver.
You genuinely want to understand the business domain before implementing solutions. You communicate exceptionally well and can translate technical concepts for non-technical audiences. Fluent English is required; German is a plus. - Comfortable with ambiguity and autonomy.
You don\’t need hand-holding or detailed tickets. You can take a business problem, figure out what needs to happen, and make it happen. You\’re self-directed but know when to ask for help or alignment.
Warum wir?
- Real impact from day one.
You\’re joining at a pivotal moment—helping transform our entire data platform from organically grown to architecturally sound. Your decisions will shape our data infrastructure for years to come. This isn\’t maintenance work; it\’s building something meaningful in healthcare. - Transparency as a core value.
Full visibility into business strategy, data challenges, architectural decisions, and company performance. We believe informed teams make better decisions. - Freedom to work your way.
No JIRA todo lists without deviation. No measuring effort in story points or hours. We present the problems; you determine the best path forward. We don\’t believe in separate \“tech debt sprints\“—we acknowledge pain points and fix them as we go. - Trust and autonomy.
We hire people we don\’t need to manage. If you\’re the kind of person who thrives with ownership and autonomy, you\’ll love working here. - Modern tech stack.
Snowflake, dbt, Power BI, Python—and the freedom to propose better tools when they make sense for the problem. No tech is final. - Flexibility that respects your life.
Hybrid work (office in Frankfurt, 3 days a week), flexible hours, and genuine work-life balance. We care about output and impact, not time in seat. - Meaningful mission.
Help build data infrastructure that improves healthcare access for patients who need it. We\’re redefining how people access medical cannabis treatment—removing barriers and improving lives. - Competitive compensation.
Fair salary and benefits that reflect the value you bring.
Ăśber uns
Die in Frankfurt ansässige Bloomwell Group will die Cannabisbranche neu definieren und eine neue Episode in ihrer Geschichte schreiben. Ihre Vision ist es, die führende Anlaufstelle in einem neuen Cannabis-Ökosystem zu werden – sowohl für Cannabis als Genussmittel als auch zu medizinischen Zwecken. Wir sind davon überzeugt, dass es an der Zeit ist, einen neuen Weg einzuschlagen und Cannabis nicht mehr nur als Mittel zur Linderung von Beschwerden für Patienten einzusetzen. Wir glauben an Cannabis als ein Statement von Menschen, die es wagen, in sich zu gehen und ein anspruchsvolles, modernes und gemeinschaftsorientiertes Leben zu führen.
Weitere Informationen unter: https://bloomwell.de/de/
Analytics Engineer (m/w/d)* Arbeitgeber: Bloomwell Group GmbH
Kontaktperson:
Bloomwell Group GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Analytics Engineer (m/w/d)*
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Freunden, ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen über die Stelle, die dich interessiert. Oftmals können persönliche Empfehlungen den entscheidenden Unterschied machen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor, indem du die häufigsten Fragen durchgehst und deine Antworten übst. Denk daran, auch eigene Fragen zu stellen – das zeigt dein Interesse und Engagement!
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Daten und deren Einfluss auf die Gesundheitsbranche. Teile Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, die zeigen, wie du komplexe Probleme gelöst hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt ĂĽber unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert an die richtigen Leute gelangt. Und hey, wir freuen uns immer ĂĽber frische Talente!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Analytics Engineer (m/w/d)*
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für Daten sollten in deiner Bewerbung klar rüberkommen. Lass uns wissen, warum du dich für die Rolle als Analytics Engineer interessierst und was dich motiviert.
Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Erzähl uns von Projekten, bei denen du Datenmodelle erstellt oder optimiert hast. So können wir besser verstehen, wie du zur Verbesserung unserer Datenarchitektur beitragen kannst.
Achte auf Details!: Eine saubere und gut strukturierte Bewerbung ist das A und O. Überprüfe deine Unterlagen auf Rechtschreibfehler und achte darauf, dass alles klar und verständlich ist. Wir lieben es, wenn Bewerbungen professionell und durchdacht sind!
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bloomwell Group GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Datenarchitektur
Mach dich mit den Grundlagen der Datenarchitektur vertraut, insbesondere mit Snowflake und dbt. Zeige im Interview, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch verstehst, wie diese Technologien zusammenarbeiten, um eine robuste Dateninfrastruktur zu schaffen.
✨Sprich die Sprache der Stakeholder
Bereite dich darauf vor, technische Konzepte in einfachen Worten zu erklären. Du wirst oft mit nicht-technischen Teammitgliedern kommunizieren müssen, also übe, wie du komplexe Ideen klar und verständlich vermitteln kannst.
✨Zeige deine Problemlösungsfähigkeiten
Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich komplexe Datenprobleme gelöst hast. Erkläre, wie du an die Herausforderungen herangegangen bist und welche Lösungen du implementiert hast, um die Effizienz und Qualität der Daten zu verbessern.
✨Sei bereit für praktische Aufgaben
Erwarte, dass du während des Interviews praktische Aufgaben oder technische Fragen beantworten musst. Übe SQL-Abfragen und Python-Skripte, um sicherzustellen, dass du in der Lage bist, deine Fähigkeiten in einer realistischen Umgebung zu demonstrieren.