Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle moderne Datenprodukte und transformiere komplexe Datensätze für Analysen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Data & Analytics mit zukunftsorientierter Kultur.
- Vorteile: Flexible Arbeitsmodelle, leistungsorientierte Vergütung und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Regelmäßige Team-Events und soziale Projekte zur persönlichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte aktiv die Zukunft der Datenlandschaft und bringe deine Ideen ein.
- Qualifikationen: Exzellente SQL-Kenntnisse und Neugier für neue Datenkonzepte.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Unsere Data-&Analytics‑Welt bekommt ein neues Setup – modern, cloudbasiert und bereit für die Zukunft. Auf Basis von Databricks bauen wir unsere Plattform neu auf und entwickeln unsere Organisation gezielt weiter. Du liebst Daten, erkennst Muster und Zusammenhänge und hast Lust, wirklich etwas zu bewegen? Wir vom Team Kunde & Markt freuen uns, dich kennenzulernen!
Alltag / Aufgaben
- Mit deinem Gespür für Daten entwickelst du moderne Datenprodukte und modellierst performante Datamarts als verlässliche Grundlage für Analysen.
- Als technische/r Brückenbauer/in analysierst du bestehende Logiken aus unserer Legacy‑Welt rund um ODI und QlikView und führst sie sauber in die neue Databricks‑Architektur über.
- Schritt für Schritt erstellst du komplexe Datentransformationen und arbeitest dich tief in unsere moderne Zielarchitektur ein.
- Du sorgst dafür, dass deine Datenprodukte sauber an unseren Data Vault 2.0 Core‑Layer angebunden sind.
- Im engen Austausch mit Stakeholdern übersetzt du fachliche Anforderungen in tragfähige, skalierbare Datenlösungen mit echtem Mehrwert.
- Du gestaltest die neue Data & Analytics‑Landschaft aktiv mit, hinterfragst Bestehendes und bringst Ideen ein.
Qualifikationen
- Exzellente SQL‑Kenntnisse – komplexe Abfragen, Window Functions und Performance‑Tuning einschließlich Dimensional Modeling für nachhaltige, analytische Datenmodelle.
- Idealerweise Erfahrung mit dbt oder Data Vault 2.0 oder die Fähigkeit, sich schnell in neue Datenkonzepte einzuarbeiten.
- Python oder PySpark einsetzen für die Datenverarbeitung; Bereitschaft zur kontinuierlichen Weiterentwicklung des Know‑hows.
- Offenheit für neue sowie bestehende Tools; Umgang mit Legacy‑Technologien ohne Berührungsängste und gutes Verständnis für Frontend‑Anforderungen.
- Neugier, Eigeninitiative und Gespür für Business‑Anforderungen – kompetente Begleitung und Beratung unserer Fachbereiche.
- Sehr gute Deutschkenntnisse und ein Abschluss auf Uni‑, FH‑ oder vergleichbarem Niveau.
Benefits
- Flexible Arbeitsmodelle: Teilzeitoptionen, Homeoffice und weitere flexible Optionen können jährlich angepasst werden.
- Leistungsorientierte Vergütung: Bonus, CSS Coins, vergünstigte Krankenkassenprämie und weitere Benefits, die zusammen mehrere Tausend pro Jahr ausmachen.
- Urlaub: 5 oder 6 Wochen Urlaub je nach Entscheidung, entsprechende Wochenarbeitszeit (41 oder 42 Stunden).
- Weiterbildung: Unterstützung bei internen oder externen Weiterbildungen mit Zeit und finanzieller Förderung.
- Soziale Projekte: Möglichkeit, durch persönliche oder Teamengagements anderen zu helfen und den eigenen Horizont zu erweitern.
- Gemeinsame Erfolge feiern: Regelmäßige Team‑Events zur Gewichtung von Fokusarbeit und Erfolgssicherung.
Informationen zum Bewerbungsprozess
Wir sichern die Stelle ausschließlich intern; externe Personalagenturen werden nicht verwendet.
Customer & Market Analytics Engineer (w/m) 80-100% Arbeitgeber: CSS
Als Arbeitgeber bieten wir eine moderne, cloudbasierte Data-&Analytics-Welt, die nicht nur innovative Technologien wie Databricks umfasst, sondern auch ein inspirierendes Arbeitsumfeld, in dem Teamarbeit und persönliche Entwicklung großgeschrieben werden. Unsere flexiblen Arbeitsmodelle, umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten und die Chance, an sozialen Projekten teilzunehmen, machen uns zu einem attraktiven Arbeitgeber für alle, die ihre Leidenschaft für Daten in einem dynamischen Team einbringen möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
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✨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 CSS zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
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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 Customer & Market Analytics Engineer (w/m) 80-100% bei CSS gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei CSS 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 CSS entscheidend sein!
