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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte und optimiere Datenmodelle für datengestützte Entscheidungen unserer Kunden.
- Arbeitgeber: Digitl Cloud ist ein innovatives Unternehmen im Bereich Marketing und Cloud-Technologie.
- Mitarbeitervorteile: Remote-Arbeit, Co-Working-Spaces, Home Office Ausstattung und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und arbeite an spannenden Projekten mit namhaften Kunden.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung als Analytics Engineer oder Data Analyst mit starkem Fokus auf Datenmodellierung.
- Andere Informationen: Bring deinen Hund ins Büro und profitiere von einem agilen Arbeitsumfeld.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Digitl Cloud ist ein Unternehmen im Bereich Marketing und Cloud-Technologie. Sie haben die Chance, Teil eines jungen und ehrgeizigen Unternehmens zu werden. Wir sind praktische Spezialisten, die es sich zur Aufgabe gemacht haben, Unternehmen mit Cloud-Technologie auf innovative Weise zu unterstützen. Neue Ideen und frische Ansätze sind immer willkommen. Bei Digitl Cloud haben Sie nicht nur die Möglichkeit, eine Karriere mit Gründungsgeschmack zu machen, sondern Sie arbeiten auch mit spannenden Kunden und stehen in engem Kontakt mit unseren Kontakten in der Branche.
Als Analytics Engineer besteht Ihre Rolle darin, Datenmodelle zu entwerfen und zu optimieren, die unseren Kunden helfen, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Sie werden erwartet, Daten für eine effiziente Analyse und Berichterstattung zu transformieren, zu strukturieren und zu pflegen.
Aufgaben- Pflege eines tiefen Wissens über Best Practices für Datenmodellierung und -transformation und Kommunikation optimaler Ansätze im Team
- Entwicklung und Optimierung von Datenmodellen mit dbt, Dataform und SQL zur Ermöglichung effizienter Analysen und Berichterstattung
- Automatisierung und Rationalisierung von Datentransformationsprozessen zur Gewährleistung von Skalierbarkeit und Wartbarkeit
- Übersetzung der Bedürfnisse und Ziele der Kunden in gut strukturierte Datenmodelle und Berichtsstrategien sowie effektive Kommunikation von Erkenntnissen und Empfehlungen
- Erfahrung als Analytics Engineer, Data Analyst oder Data Engineer mit starkem Fokus auf Datenmodellierung und -transformation
- Starke SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit Datenlagerlösungen (BigQuery, Snowflake, Redshift usw.)
- Erfahrung mit GA4-Datenexporten nach BigQuery und Strukturierung von ereignisbasierten Daten für Analysen
- Vertrautheit mit dbt, Dataform oder ähnlichen Transformationsframeworks
- Verständnis relationaler und nicht-relationaler Datensätze und deren Verwendung in der Analyse
- Erfahrung in der Automatisierung und Optimierung von Datentransformationsprozessen
- Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten mit der Fähigkeit, komplexe Daten für Berichte und Erkenntnisse zu strukturieren
- Erfahrung im Entwerfen, Entwickeln und Troubleshooting von Datenmodellen und Berichtstrukturen mit Fokus auf Leistung und Skalierbarkeit
- Fähigkeit, Kunden zu Best Practices für Datenmodellierung, -transformation und Analyse-Strategien zu beraten
- Co-Working - Sie haben einen Platz in den besten Co-Working-Spaces in Düsseldorf, Zürich, Barcelona oder Hamburg zur Verfügung.
- Remote 1st - alle unsere Prozesse sind für dezentrales Arbeiten ausgelegt. Sie entscheiden, ob Sie lieber im Homeoffice oder in einem unserer Büros arbeiten möchten.
- Home Office Ausstattung - wir stellen Ihnen einen Standard für Ihr Remote-Arbeitsumfeld zur Verfügung.
- Tierliebhaber - Wenn Sie einen Hund haben, können Sie ihn in eines unserer Büros mitbringen.
- Fähigkeiten aufbauen - Als hochspezialisierter Technologiepartner unterstützen wir Ihre Entwicklung mit Zertifikaten, Konferenzbesuchen und Schulungen.
- Diverses und spezialisiertes Team - Ermöglicht es den Teammitgliedern, Erfahrungen mit mehreren Kulturen zu sammeln und ihre persönlichen Stärken und Ziele zu fördern.
- Agiles Arbeitsumfeld - Agiles Arbeiten wird zunehmend wichtig, um in schnelllebigen Umgebungen zu arbeiten und sich anzupassen. Dies ermöglicht dem Team bei Digitl Cloud, effizient zu arbeiten und gleichzeitig von mehr Flexibilität und Freiheit zu profitieren.
Analytics Engineer - Berlin (All Genders) Arbeitgeber: DiGiTL
Kontaktperson:
DiGiTL HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Analytics Engineer - Berlin (All Genders)
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit aktuellen Mitarbeitern von Digitl Cloud in Kontakt zu treten. Stelle Fragen zu ihrer Arbeit und den Herausforderungen, die sie meistern, um ein besseres Verständnis für die Unternehmenskultur und die Anforderungen an die Rolle des Analytics Engineers zu bekommen.
✨Praktische Erfahrungen sammeln
Falls du noch keine Erfahrung mit dbt oder Dataform hast, versuche, kleine Projekte oder Tutorials zu diesen Tools zu absolvieren. Zeige in Gesprächen, dass du bereit bist, neue Technologien zu lernen und anzuwenden, um deine Fähigkeiten im Datenmodellieren zu verbessern.
✨Verstehe die Branche
Informiere dich über aktuelle Trends und Herausforderungen im Bereich Marketing und Cloud-Technologie. Wenn du in einem Vorstellungsgespräch zeigst, dass du die Branche verstehst und innovative Ideen zur Verbesserung von Datenmodellen und -analysen hast, kannst du dich von anderen Bewerbern abheben.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu SQL, Datenmodellierung und Automatisierung von Datenprozessen während des Interviews. Übe, wie du komplexe Probleme strukturiert angehen und Lösungen präsentieren kannst, um deine analytischen Fähigkeiten zu demonstrieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Analytics Engineer - Berlin (All Genders)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Qualifikationen, die für die Position als Analytics Engineer bei Digitl Cloud erforderlich sind.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen mit Datenmodellierung, SQL und den verwendeten Tools wie dbt oder Dataform hervor. Zeige, wie du diese Fähigkeiten in früheren Projekten angewendet hast.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du bei Digitl Cloud arbeiten möchtest und wie deine Werte und Ziele mit der Unternehmenskultur übereinstimmen.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und keine Rechtschreibfehler enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei DiGiTL vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmensmission
Informiere dich über die Mission und Werte von Digitl Cloud. Zeige im Interview, dass du ihre innovative Herangehensweise an Cloud-Technologie verstehst und schätzt.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Datenmodellierung und -transformation demonstrieren. Sei bereit, diese im Detail zu erläutern.
✨Fragen zur Datenanalyse stellen
Bereite Fragen vor, die dein Interesse an der Rolle und den Herausforderungen, die sie mit sich bringt, zeigen. Frage nach den verwendeten Tools und den Erwartungen an die Datenmodelle.
✨Zeige deine Problemlösungsfähigkeiten
Sei bereit, Beispiele für komplexe Probleme zu geben, die du gelöst hast, insbesondere in Bezug auf Datenanalysen. Dies zeigt deine analytischen Fähigkeiten und deine Eignung für die Position.
