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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte und optimiere Datenmodelle für datengestützte Entscheidungen.
- Arbeitgeber: Digitl Cloud ist ein innovatives Unternehmen im Bereich Marketing und Cloud-Technologie.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, spannende Projekte und ein kreatives Team warten auf dich.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und arbeite mit aufregenden Kunden an innovativen Lösungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Datenmodellierung, starke SQL-Kenntnisse und Kenntnisse in GA4 sind erforderlich.
- Andere Informationen: Offene Unternehmenskultur, in der neue Ideen geschätzt werden.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € 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, das Thema Unterstützung von Unternehmen mit Cloud-Technologie auf noch innovativere Weise anzugehen. Neue Ideen und frische Ansätze sind immer willkommen. Bei Digitl Cloud haben Sie nicht nur die Möglichkeit für eine Karriere mit Gründungsspirit, 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 fundierten Wissens über Best Practices im Bereich 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 Berichterstattung 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
Analytics Engineer - Hamburg (All Genders) Arbeitgeber: DiGiTL
Kontaktperson:
DiGiTL HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Analytics Engineer - Hamburg (All Genders)
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Suche gezielt nach Personen, die bei Digitl Cloud arbeiten oder ähnliche Positionen innehaben, und versuche, ein Gespräch zu initiieren.
✨Praktische Erfahrungen sammeln
Falls du noch keine umfangreiche Erfahrung als Analytics Engineer hast, arbeite an eigenen Projekten oder nimm an Hackathons teil. Dies zeigt dein Engagement und deine Fähigkeit, Datenmodelle zu erstellen und zu optimieren.
✨Bleibe über Trends informiert
Halte dich über die neuesten Entwicklungen im Bereich Datenanalyse und Cloud-Technologien auf dem Laufenden. Zeige in Gesprächen, dass du die aktuellen Trends kennst und bereit bist, innovative Ansätze zu verfolgen.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Erwarte technische Fragen zu SQL, Datenmodellierung und den von dir verwendeten Tools. Übe, indem du typische Interviewfragen durchgehst und deine Problemlösungsfähigkeiten demonstrierst, um einen bleibenden Eindruck zu hinterlassen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Analytics Engineer - Hamburg (All Genders)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Unternehmensvision: Informiere dich über Digitl Cloud und deren Ansatz in der Marketing- und Cloud-Technologie. Verstehe, wie sie innovative Lösungen anbieten und welche Werte ihnen wichtig sind.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen als Analytics Engineer oder Data Analyst hervor. Konzentriere dich auf deine Kenntnisse in SQL, Datenmodellierung und Transformation, um zu zeigen, dass du die Anforderungen erfüllst.
Präsentiere deine technischen Fähigkeiten: Stelle sicher, dass du deine Fähigkeiten im Umgang mit Tools wie dbt, Dataform und Datenbanklösungen wie BigQuery oder Snowflake klar darstellst. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast.
Formuliere ein überzeugendes Anschreiben: Nutze dein Anschreiben, um deine Motivation für die Position und das Unternehmen zu verdeutlichen. Erkläre, wie du mit deinen Fähigkeiten und Erfahrungen zur Vision von Digitl Cloud beitragen kannst und warum du gut ins Team passt.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei DiGiTL vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmensmission
Informiere dich über die Mission und Vision von Digitl Cloud. Zeige im Interview, dass du die Bedeutung von innovativen Ansätzen in der Cloud-Technologie verstehst und wie du dazu beitragen kannst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten im Bereich Datenmodellierung und -transformation demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie sie den Kunden geholfen haben.
✨Zeige deine SQL-Kenntnisse
Da starke SQL-Kenntnisse gefordert sind, solltest du dich auf technische Fragen vorbereiten. Übe SQL-Abfragen und sei bereit, deine Denkweise bei der Lösung von Datenproblemen zu erklären.
✨Frage nach den Herausforderungen
Stelle Fragen zu den aktuellen Herausforderungen, mit denen das Team konfrontiert ist. Dies zeigt dein Interesse an der Rolle und gibt dir die Möglichkeit, deine Problemlösungsfähigkeiten zu präsentieren.
