Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und definiere Datenmodelle und -pipelines für unsere neue Datenplattform.
- Unternehmen: Appfire, ein innovatives Unternehmen mit einer remote-first Kultur.
- Vorteile: 26 bezahlte Urlaubstage, flexible Arbeitszeiten und umfassende Gesundheitsleistungen.
- Weitere Informationen: Wachsendes Team mit vielen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse und starke SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Bei Appfire glauben wir, dass großartige Arbeit entsteht, wenn Menschen wählen können, wie sie arbeiten. Nach 20 Jahren der Softwareentwicklung, die Teams befähigt, Silos zu durchbrechen und nahtlos zusammenzuarbeiten, haben wir gelernt, dass eine Lösung nicht für alle passt. Deshalb bei Appfire, wählen Sie. Wählen Sie, wo Sie gedeihen: Ob von zu Hause, in einem unserer Büros oder während Sie die Welt erkunden, Sie entscheiden, wo Sie am produktivsten sind.
Position Übersicht: Appfire sucht einen erfahrenen Senior Analytics Engineer! In dieser Rolle helfen Sie, unser neues unternehmensweites Daten-Asset (Snowflake) von Grund auf aufzubauen und zu definieren. Sie arbeiten mit Stakeholdern bei Appfire zusammen, um neue Daten und Metriken innerhalb unserer Snowflake-Metrikschichten auszurichten, zu testen, zu erstellen und zu aktivieren, um eine vertrauenswürdige, zugängliche und gut definierte Sicht auf Informationen für alle bei Appfire zu erreichen.
Was Sie tun werden:
- Datenbedürfnisse verstehen, indem Sie mit anderen Analytics Engineers, Data Engineers, Data Analysts und Geschäftspartnern kommunizieren
- Effiziente und zuverlässige Datenmodelle und Pipelines in Zusammenarbeit mit Data Engineering entwerfen, erstellen und starten, wobei DBT und Snowflake genutzt werden
- Metriken und Dimensionen entwerfen und implementieren, die eine Selbstanalyse und strukturierte Ansichten von Appfires KPIs ermöglichen
- Best Practices zur Entwicklung und Definition von Metriken, Dimensionen und Datenmodellen für Analyseanwendungen definieren und teilen
Was wir uns wünschen:
- 5+ Jahre relevante Branchenerfahrung
- Leidenschaft für hohe Datenqualität und wirkungsvolle Analytics Engineering-Arbeit
- Starke SQL-Kenntnisse
- Experte in Schema-Design und dimensionalem Datenmodellierung
- Erfahrung mit Python und DBT
- Effiziente Problemlösungs- und analytische Fähigkeiten
- Nachgewiesene Fähigkeit, sowohl in kollaborativen als auch in unabhängigen Arbeitsumgebungen erfolgreich zu sein
- Detailorientiert und bereit, neue Fähigkeiten und Werkzeuge zu erlernen
Bevorzugte Qualifikationen:
- Erfahrung mit frühen DBT-Einführungen
- Nachgewiesene Erfahrung mit Datenaufbereitung und -design/-entwicklung
- Erfahrung in der vollständigen Verantwortung für den SDLC und die Implementierung
- Erfahrung mit Cloud-Technologien (AWS/GCP/Azure)
- Erfahrung mit verschiedenen halbstrukturierten Datenformaten (z.B. JSON)
Vorteile & Vergünstigungen:
- 26 bezahlte Urlaubstage jährlich
- 12 Wellness-Tage — ein vollständig bezahlter Tag pro Monat zur Erholung
- 24 Stunden bezahlte Freiwilligenzeit zur Unterstützung bedeutungsvoller Anliegen außerhalb der Arbeit
- Volle Abdeckung des Luxmed privaten Gesundheitsplans
- Option zur Erweiterung des Versicherungsschutzes auf Ihren Partner
Über Appfire: Ein menschenzentrierter Ansatz für das Geschäft. Seit seiner Gründung ist Appfire ein Remote-First-Unternehmen. Wir investieren in Teammitglieder, um sicherzustellen, dass sie sowohl beruflich als auch persönlich wachsen.
Senior Data Analytics Engineer - Data Insights Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
Dormont Manufacturing Co ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Genf die Möglichkeit bietet, an der Weiterentwicklung der SonarQube-Plattform zu arbeiten. Mit einer flexiblen Arbeitsweise, die sowohl Büro- als auch Remote-Tage umfasst, fördert das Unternehmen eine Kultur der Vielfalt und des kontinuierlichen Lernens, während es gleichzeitig spannende Wachstumschancen in einem dynamischen Umfeld bietet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Analytics Engineer - Data Insights 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 Dormont Manufacturing Co 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 Senior Data Analytics Engineer - Data Insights mit Bravour zu bestehen
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 Senior Data Analytics Engineer - Data Insights bei Dormont Manufacturing Co gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dormont Manufacturing Co 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 Dormont Manufacturing Co entscheidend sein!
