Analytics Engineer - All Genders

Analytics Engineer - All Genders

Vollzeit 49500 - 60500 € / Jahr (geschätzt) Vor Ort
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenmodelle und unterstütze Teams bei datenbasierten Entscheidungen.
  • Unternehmen: Doodle, eine innovative B2B SaaS-Plattform mit Millionen von Nutzern.
  • Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, modernes Arbeitsumfeld und Zugang zu den neuesten AI-Tools.
  • Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Kultur mit Fokus auf Diversität und Inklusion.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Produktivität und treffe Entscheidungen, die echte Auswirkungen haben.
  • Qualifikationen: Erfahrung in der Datenmodellierung und starke SQL-Kenntnisse.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.

Turn Trusted Data into Better Decisions.

Doodle is a B2B Saa S platform used by millions of professionals to coordinate meetings and collaboration across teams and companies.

We are building the future of scheduling and productivity, and trusted data has become one of our most valuable products.

Every product decision, experiment, customer insight and business metric depends on it.

You are more than an Analytics Engineer. You are a builder who cares about getting the numbers right, and you love helping people make better decisions with them.

The Role

In this role, you’ll co-own a share of the analytics layer that powers decisions across Doodle.

You’ll turn raw product data into trusted, scalable datasets for experimentation, reporting and product innovation.

Our transformations are built in dbt on top of Amazon Redshift, with Athena alongside it, and teams explore and report on data in Power BI, Hex and our own internal AI tools.

You’ll work closely with Product, Engineering, Sales, Marketing, Finance and Leadership.

Some days that means defining the metrics the whole company runs on.

Other days it means helping a Growth Manager design an A/B test, or showing a team how to answer their own questions without waiting on anyone.

If you get excited by clean models, well-defined metrics and data people actually trust, you’ll find a stimulating environment here.

AI is at the heart of how we work.

We expect you to use AI coding tools to move faster on modelling, testing and documentation, and to help the rest of Doodle get more out of AI in their daily work with data.

  • What You’ll Actually Do
  • Model the Data: Design, build and maintain scalable analytics data models in dbt, following analytics engineering best practices.
  • Own Data Quality: Build reliable transformations from raw product data to business-ready datasets, with testing, validation and documentation across the analytics layer.
  • Define the Metrics: Define, document and maintain the trusted business metrics used across the company, and keep definitions aligned across teams.
  • Build the Semantic Layer: Evolve a scalable semantic layer that makes consistent reporting and self-service analytics possible.
  • Power

Experimentation: Partner with Product and Growth Managers on A/B tests, funnels, retention and customer insights, through high-quality event modelling and instrumentation.

Then help teams read the results and decide what to do next.

  • Measure What Matters: Give product launches and feature rollouts reliable measurement frameworks from day one.
  • Enable Self-Service: Build dashboards and reports in Power BI, Hex or our internal AI tools, and coach stakeholders so they can find their own answers.
  • Lead with AI: Build AI-enabled analytics workflows and help teams across Doodle adopt AI in how they work with data.

What do you bring?

You’ll thrive here if you combine strong analytics engineering fundamentals with a product and business mindset, and you’re honest about your strengths, gaps and what you’re still learning.

  • The Modelling Experience: Strong, hands-on experience building analytics data models with dbt or a similar transformation framework, and a good grasp of dimensional modelling.
  • The SQL: Advanced SQL skills and experience working with large analytical datasets.
  • The Warehouse: Experience with cloud data warehouses such as Amazon Redshift.
  • The BI Toolkit: Experience building dashboards and self-service reports in Power BI or similar BI tools.
  • The Product Lens: Familiarity with experimentation frameworks and product analytics.
  • The AI Mindset: Hands-on experience with Claude or similar AI assistants, including setting up MCPs and using AI coding tools.

You’ve helped drive AI adoption in a team or organisation.

  • The Communicator: You can explain technical concepts to technical and non-technical people alike, and turn data into recommendations that help stakeholders decide.
  • The Location: You are based in, and have the right to work in, the country where this role is advertised. We cannot sponsor visas or support relocation at this time.

Nice to have

  • Experience building semantic layers or self-service analytics platforms.
  • Good Python skills for data processing and automation, for example with pandas.
  • Familiarity with workflow orchestration tools such as Airflow, and experience with Athena.
  • Experience with tools such as Google Analytics 4, Growth Book (A/B testing) or Avo (tracking plan design and data governance).
  • The Saa S Background: Experience working in a modern B2B Saa S environment.

Why Doodle?

  • Real Impact: Your models shape how the world meets.
  • Technical Stretch: We deal with "Time" problems most companies never meet, and the product data that comes with them: time zones, calendars and schedules that keep changing.
  • Measurable Impact: With millions of users, the data you model drives decisions you’ll see play out in real numbers.
  • Modern Tooling: We give you the best AI and agentic tools, and we expect you to use them.
  • Culture of Trust: We value curiosity, autonomy, and a balance that respects your time as much as our users’.
  • Hiring Journey
  • Initial Application Review
  • HR Interview
  • Technical Interview (based on Home Assignment)
  • Exec Interview
  • Final Offer & Reference Check

At Doodle, we’re committed to an environment of mutual trust and respect, where equal employment opportunities are available to all applicants and teammates without regard to age, race, ethnic origin, colour, disability, religion or belief, gender, gender identity or sexual orientation.

Diversity and inclusion are of utmost importance to us.

We’re committed to building a team that represents a variety of backgrounds, perspectives and skills.

The more inclusive we are, the better our work and our products will be.

IMPORTANT NOTICE

We can only consider applications from candidates who are based in, and have the right to work in, the country where this role is advertised.

At this time we are unable to sponsor a visa or support relocation for this position.

Analytics Engineer - All Genders Arbeitgeber: Doodle

Doodle ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und flexible Arbeitskultur bietet, die auf Zusammenarbeit und Innovation ausgerichtet ist. Mit einem hybriden Arbeitsmodell, 30 Urlaubstagen und einem großzügigen Lern- und Entwicklungsetat fördert Doodle das persönliche Wachstum seiner Mitarbeiter und bietet gleichzeitig zahlreiche Vorteile wie ein Headspace-Abonnement und Familienunterstützung. Die Möglichkeit, von überall in der EU zu arbeiten, macht Doodle zu einem attraktiven Arbeitsplatz für Fachkräfte, die nach einer sinnvollen und erfüllenden Karriere suchen.

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Kontaktdaten:

Doodle Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Analytics Engineer - All Genders erhalten könntest

✨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 Doodle zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Analytics Engineer - All Genders mit Bravour zu bestehen

Analytische Fähigkeiten
Aufmerksamkeit für Details
Technische Kompetenz
dbt
SQL
Amazon Redshift
Power BI

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 Analytics Engineer - All Genders bei Doodle gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Doodle 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 Doodle entscheidend sein!