Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle entscheidungslogische Datenmodelle und optimiere sie für unsere Smart Metering Plattform.
- Unternehmen: Werde Teil von Deutschlands erstem grünen Unicorn und forme die Energiewende aktiv mit.
- Vorteile: 29 Urlaubstage, hybrides Arbeiten, internationale Relocation-Möglichkeiten und ein modernes Büro.
- Weitere Informationen: Legendärer Teamgeist und unvergessliche Teamevents warten auf dich!
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Solarenergie und arbeite in einem dynamischen, vielfältigen Team.
- Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung in Datenanalyse oder Analytics Engineering, Kenntnisse in SQL und Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.
Unser Ziel ist es, ein Solarsystem auf jedem Dach, eine Speicherlösung in jedem Haus und ein Elektroauto in jeder Garage zu haben. Enpal macht dies mit einer integrierten Gesamtlösung für dezentrale Energie möglich – von Solarsystemen und Batteriespeichern bis hin zu Wallboxen, Smart Metern und Wärmepumpen. Im Mittelpunkt steht unsere KI-gestützte Plattform Enpal.One+, die tausende von Systemen intelligent verbindet und die Strombeschaffung sowie die Einspeisung in den Energiemarkt effizient optimiert.
Metrify ist Einpals intelligente Messeinheit und die digitale Infrastruktur für ein intelligentes Energiesystem. Mit zehntausenden installierten iMSys-Einheiten und skalierbaren Prozessen machen wir Energie messbar, steuerbar und wirtschaftlich rentabel – und legen zusammen mit unseren Partnern den Grundstein für neue Geschäftsmodelle der Energiewende.
Wir suchen einen Analytics Engineer (Decision Logic / Rules), der Metrify Smart Metering beitritt und die Verantwortung für die Entwicklung mission-critical Services, Daten-Workflows und Drittanbieter-Integrationen übernimmt. Dies ist nicht front-end fokussiert; stattdessen werden Sie komplexe operationale Regeln in klare, wartbare Entscheidungslogik umwandeln und diese in unserer Datenplattform aufbauen und optimieren. Sie arbeiten eng mit unseren Produkt- und Operationsteams zusammen, um sicherzustellen, dass unsere Automatisierung nicht nur korrekt, sondern auch skalierbar und prüfbar ist, und bilden das Rückgrat unserer Smart Metering-Plattform. Sie treiben sowohl voran, was gebaut werden muss, als auch wie es gebaut wird, und verwandeln gemeinsame Ideen in funktionierende Lösungen mit voller Verantwortung vom Konzept bis zur Bereitstellung.
Was Sie tun werden:
- Robuste Datenmodelle entwerfen und pflegen: Sie erstellen und validieren Datenmodelle, die die regulatorische Marktkommunikation, Geräteoperationen und Prognoseanwendungen unterstützen.
- Datenqualität und Prozesszuverlässigkeit sicherstellen: Sie analysieren die Datenqualität, erkennen Anomalien und schlagen Verbesserungen in unseren Mess- und Backend-Prozessen vor.
- Komplexe Regeln übersetzen und operationalisieren: Sie wandeln regulatorische und operationale Anforderungen in präzise, wartbare und prüfbare Entscheidungslogik innerhalb unserer Datenplattform um.
- Geschäftsanforderungen strukturieren und validieren: Sie transformieren mehrdeutige Bedürfnisse in klare, testbare Regeldefinitionen (z.B. Entscheidungstabellen, Bedingungsbäume, Pseudocode) mit starker Nachverfolgbarkeit.
- Regelbasierte Logik implementieren und optimieren: Sie entwickeln, testen und verfeinern Logik mit SQL und Python innerhalb unseres aktuellen Tech-Stacks (Snowflake, Azure) und stellen Leistung und Skalierbarkeit sicher.
- Zusammenarbeiten und dokumentieren: Sie arbeiten eng mit Produkt-, Ingenieur- und Operationsteams zusammen und halten eine klare Dokumentation über das Regelverhalten, Abhängigkeiten und die Änderungsverlauf.
Was Sie mitbringen:
- Sie haben mindestens 4 Jahre praktische Erfahrung in der Datenanalyse oder Analytics Engineering, idealerweise in einer infrastrukturlastigen oder regulierten Umgebung.
- Sie bringen praktische Erfahrung mit dbt, SQL, Python und großen, komplexen Datensätzen, einschließlich roher Zeitreihendaten, mit. Sie wissen, wie man Daten bereinigt und in umsetzbare Erkenntnisse umwandelt. Außerdem haben Sie Erfahrung darin, operationale Regeln in Entscheidungslogik zu übersetzen.
- Vertrautheit mit Azure, Airflow, Snowflake, dbt oder Datenmodellierungskonzepten (z.B. dimensionale Modellierung, Staging-Ebenen) ist wünschenswert, ebenso wie Erfahrung mit Datenflüssen im Energiemarkt oder Smart Metering.
- Sie kommunizieren klar in Englisch. Kenntnisse in Deutsch sind ein großer Vorteil.
- Sie arbeiten gerne in agilen, funktionsübergreifenden Teams und übernehmen Verantwortung über das Schreiben von Abfragen hinaus, indem Sie zur Gestaltung und Verbesserung der Datensysteme als Ganzes beitragen.
Was wir bieten:
- Arbeiten Sie beim ersten grünen Einhorn Deutschlands - Spielen Sie eine aktive Rolle bei der Gestaltung des Übergangs zur Solarenergie.
- Die Sonne scheint überall auf der Welt - Bei Enpal arbeiten Sie mit einem hochmotivierten, vielfältigen Team von über 65 Nationalitäten.
- Das ideale Setup für Ihren Fokus - Wir sind überzeugt, dass hervorragende Ergebnisse erzielt werden, wenn die Bedingungen stimmen. Deshalb setzen wir auf ein hybrides Arbeitskonzept, das Ihnen die Freiheit gibt, immer so zu arbeiten, wie es am besten zu Ihren Aufgaben passt.
- Wachstum und Startup-Geist - In unserem modernen Büro in Berlin-Friedrichshain finden Sie alles, was Ihr Herz begehrt, von höhenverstellbaren Schreibtischen und Tischtennis bis hin zu gefüllten Getränkekühlschränken und Barista-Kaffee.
- Ihr Kickstart bei Enpal - Onboarding-Tag mit Willkommenspaket, Buddy-Programm und einem Team, das Sie wirklich unterstützt.
- Bleiben Sie auf dem Laufenden und helfen Sie, die Zukunft zu gestalten - Transparente All-Hands-Meetings, kurze Entscheidungsprozesse und eine offene Feedbackkultur - ohne Fehler gibt es keinen Fortschritt.
- Die Energiewende kann nur gemeinsam erreicht werden - Bei Enpal erwarten Sie legendärer Teamgeist und unvergessliche Teamevents.
- Ihr zusätzlicher Anreiz - 29 Urlaubstage + einen zusätzlichen freien Tag an Heiligabend und Silvester, vergünstigte Mitgliedschaft bei Wellhub und Unternehmensvorteile. Alles, was Sie benötigen, um eine gute Work-Life-Balance zu erreichen.
Bei Enpal sind wir stolz auf die Vielfalt unseres Teams. Es werden keine Entscheidungen auf der Grundlage von Hautfarbe, Religion oder religiösem Glauben, ethnischer oder nationaler Herkunft, Nationalität, Geschlechtsidentität, sexueller Orientierung, Behinderung oder Alter getroffen, weder während der Rekrutierung noch während der Beschäftigung. Enpal steht für einen sicheren Arbeitsplatz und setzt sich gegen Diskriminierung und Belästigung jeglicher Art ein.
Analytics Engineer _Decision Logic / Rules (w/m/d) Arbeitgeber: DUDE CHEM
Doctolib ist ein herausragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, die Infrastruktur eines führenden Healthtech-Unternehmens in Europa zu gestalten. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer Kultur der proaktiven Zuverlässigkeit profitieren Sie von flexiblen Arbeitsmodellen, umfangreichen Sozialleistungen und einem unterstützenden Umfeld, das Innovation und Teamarbeit fördert. Hier haben Sie die Chance, nicht nur technische Exzellenz zu erreichen, sondern auch einen direkten Einfluss auf die Gesundheitsversorgung in Europa zu nehmen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Analytics Engineer _Decision Logic / Rules (w/m/d) 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 DUDE CHEM 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 _Decision Logic / Rules (w/m/d) 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 Analytics Engineer _Decision Logic / Rules (w/m/d) bei DUDE CHEM gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei DUDE CHEM 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 DUDE CHEM entscheidend sein!