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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze die Migration von Finanzberichten zu Looker und entwickle skalierbare Dashboards.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen im Finanzsektor mit einem dynamischen Team.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Andere Informationen: Tolle Gelegenheit für Karrierewachstum in einem unterstützenden Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanzanalyse und arbeite mit modernster Technologie.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Analytics Engineering, dbt, SQL und Looker.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Wie werden Sie einen Einfluss ausüben
Innerhalb des Finance Process & Data-Teams unterstützt diese temporäre Position einen wichtigen Transformationsmeilenstein: die Migration der Finanzberichterstattung von Power BI zur Looker-Plattform. Diese Rolle konzentriert sich vollständig darauf, skalierbare und zuverlässige Finanz-Dashboards zu ermöglichen, indem die Datenebene in BigQuery industrialisiert und Looker-semantische Modelle bereitgestellt werden, die den Governance-Standards entsprechen.
Als Financial Analytics Engineer sind Sie verantwortlich für die End-to-End-Lieferung der Migration von Power BI-Berichten zu Looker. Sie werden die Finanzdaten-Transformationsschicht in dbt/BigQuery aufbauen und pflegen, Looker-Modelle in LookML entwickeln und Explores entwerfen, um konsistente, wiederverwendbare und verwaltete Analysen für Finanzbeteiligte sicherzustellen.
- BigQuery + Looker – Daten- und semantische Schicht für Finanzberichterstattung
- Aufbau und Pflege der Finanz-Transformationsschicht in dbt/BigQuery zur Unterstützung migrierter Berichtsanforderungen.
- Implementierung robuster und skalierbarer Transformationen, die mit den vereinbarten KPI-Definitionen und den Anforderungen an die Finanzberichterstattung übereinstimmen.
- Entwicklung und Pflege von Looker-semantischen Modellen (LookML): Ansichten, Modelle, Joins, Dimensionen/Maße.
- Erstellung und Optimierung von Explores, um eine konsistente Selbstbedienungsanalyse zu ermöglichen und wiederverwendbare Grundlagen für Dashboards bereitzustellen.
- Migrationslieferung – Decommissioning von Power BI & Looker-Adoption
- Übersetzung bestehender Power BI-Logik in verwaltete Looker/BigQuery-Äquivalente (Metriken, Filter, Drill-Pfade).
- Durchführung der Migration durch strukturierte Wellen, um die Lieferverfolgung und die Übereinstimmung mit dem Decommissioning-Fahrplan sicherzustellen.
- Sicherstellung einer reibungslosen Übergabe: Dokumentation, Runbooks und Wissensübertragung an interne Teams.
- Governance, Standards & Dokumentation
- Anwendung der vereinbarten Entwicklungsstandards (Namenskonventionen, Dokumentation und Testansatz) über dbt- und Looker-Assets hinweg.
- Sicherstellung von Datenqualitätskontrollen und langfristiger Wartbarkeit der gelieferten Modelle.
- Pflege klarer Dokumentationen von Datensätzen, Modellen und Explores zur Unterstützung von Eigentum und Prüfbarkeit.
Was suchen wir
Sie haben umfangreiche praktische Erfahrungen im Bereich Analytics Engineering / BI Engineering, idealerweise im Finanzkontext. Sie verfügen über nachweisliche Fachkenntnisse in dbt und SQL, mit Erfahrung in BigQuery. Sie haben nachweisliche Erfahrungen in der Entwicklung auf Looker mit LookML. Sie haben Erfahrung in der Migration von Reporting-Stapeln (z.B. Power BI → Looker oder ähnlich), was ein großer Vorteil ist. Sie sind ergebnisorientiert, strukturiert und zuverlässig und können in einem zeitkritischen Transformationskontext arbeiten. Sie haben ein starkes Augenmerk auf Datenqualität, Konsistenz und Dokumentation. Sie sind ein klarer Kommunikator und in der Lage, mit Finanzbeteiligten zu arbeiten, um Berichtsanforderungen in robuste Modelle zu übersetzen. Sie sprechen fließend Englisch, Französisch ist von Vorteil.
Financial Analytics Engineer - 18 months Arbeitgeber: Cartier
Kontaktperson:
Cartier HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Financial Analytics Engineer - 18 months
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Finanz- und Datenanalyse-Branche in Kontakt zu treten. Wir sollten uns aktiv an Diskussionen beteiligen und unser Wissen teilen, um sichtbar zu werden.
✨Sei proaktiv bei der Kontaktaufnahme
Wenn du eine interessante Stelle siehst, zögere nicht, direkt die Ansprechpartner zu kontaktieren. Frag nach mehr Informationen oder zeig dein Interesse an der Position. Das zeigt Initiative und kann dir einen Vorteil verschaffen.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Da die Rolle stark technisch geprägt ist, sollten wir uns auf Fragen zu dbt, BigQuery und Looker vorbereiten. Mach ein paar Übungsprojekte oder Tutorials, um dein Wissen aufzufrischen und sicherzustellen, dass du bereit bist, deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Bewirb dich über unsere Website
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! Das zeigt, dass du wirklich an der Stelle interessiert bist und gibt uns die Möglichkeit, dich besser kennenzulernen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Financial Analytics Engineer - 18 months
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Hausaufgaben: Bevor du deine Bewerbung schreibst, schau dir unsere Website und die Stellenbeschreibung genau an. Verstehe, was wir bei StudySmarter machen und wie du mit deinen Fähigkeiten einen Unterschied machen kannst.
Sei konkret und präzise: Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, sei konkret! Nenne Beispiele, die zeigen, wie du in der Vergangenheit ähnliche Herausforderungen gemeistert hast. Das hilft uns, deine Eignung für die Rolle besser zu verstehen.
Zeige deine Leidenschaft: Lass uns wissen, warum du dich für diese Position interessierst und was dich an der Arbeit mit Daten und Analytics begeistert. Deine Begeisterung kann den Unterschied machen!
Bewerbung über unsere Website: Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie direkt bei uns landet und wir sie schnell bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Cartier vorbereitest
✨Verstehe die Tools und Technologien
Mach dich mit den spezifischen Tools vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie BigQuery, Looker und dbt. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen kennst, sondern auch, wie diese Technologien zusammenarbeiten, um die Finanzberichterstattung zu optimieren.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, bei denen du ähnliche Aufgaben erledigt hast, wie die Migration von Power BI zu Looker. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du mit Finanzstakeholdern kommunizieren musst, übe, wie du technische Konzepte einfach und klar erklären kannst. Überlege dir, wie du deine Ansätze zur Datenmodellierung und -transformation verständlich machen kannst, ohne zu sehr ins Fachjargon abzudriften.
✨Fragen zur Unternehmenskultur
Bereite Fragen vor, die dir helfen, die Unternehmenskultur und das Team besser zu verstehen. Frage nach den Herausforderungen, die das Team bei der Migration erlebt hat, oder wie sie den Erfolg ihrer Dashboards messen. Das zeigt dein Interesse und Engagement für die Rolle.