Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite innovative Projekte im Bereich Datenanalyse und verbessere unsere Datenplattform.
- Unternehmen: Emma – das weltweit größte D2C-Schlafunternehmen mit internationalem Team.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein unterstützendes Team.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit vielfältigen Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Schlafindustrie und arbeite mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und starke SQL- sowie Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 66000 € pro Jahr.
Bereit, die Schlafindustrie zu führen, zu stören und neu zu erfinden? Wir sind Emma – Das Schlafunternehmen. Gegründet im Jahr 2015, sind wir zur größten Direct-to-Consumer (D2C) Schlafmarke der Welt gewachsen, mit einer Präsenz in über 20 Märkten und mehr als 35 Emma-Stores in ganz Europa. Unsere Mission ist einfach: Schlafkomfortprodukte zu entwickeln, die unseren Kunden helfen, jeden Tag ihr Bestes zu geben. Heute vertrauen Millionen auf unsere Produkte, die von führenden Verbraucherverbänden weltweit empfohlen werden.
Bei Emma wirst du Teil eines engagierten, internationalen Teams, das Eigenverantwortung, Zusammenarbeit und kontinuierlichen Wissensaustausch schätzt. Mit Kollegen aus über 70 Nationalitäten kombinieren wir unterschiedliche Perspektiven mit einem gemeinsamen Ziel, zu lernen, zu wachsen und gemeinsam einen bleibenden Einfluss zu schaffen.
Du wirst Teil eines funktionsübergreifenden Data Platform Teams, das die breitere Daten- und Technologieorganisation von Emma unterstützt, mit internen Nutzern, die Analysten, Analytics Engineers, Data Scientists und Data Engineers umfassen. Die Mission des Teams ist es, die Arbeit schneller, sicherer und zuverlässiger zu gestalten - durch Beobachtbarkeit, Zugriffskontrolle, Ingenieurstandards, Code-Reviews, interne Tools und KI-Adoption über die gesamte Pipeline von der Datenaufnahme bis zum BI-Tool-Konsum.
Was du tun wirst:
- Zuverlässigkeit, Standards & Governance: Überwache und verbessere das Monitoring, die Alarmierung und die Beobachtbarkeit der Datenplattform, damit Fehler frühzeitig erkannt werden und die Gesundheit der Pipeline/Modelle für die Teams sichtbar ist.
- Enablement & Interne Tools: Schreibe klare Leitfäden, Standards und Dokumentationen, die Kollegen im Datenbereich helfen, effizienter und konsistenter zu arbeiten.
- Pipeline & Modellentwicklung: Verbessere und baue unser Redshift-Datenlager mit dbt und Paradime aus. Orchestriere die Ausführung und Abhängigkeiten zwischen Upstream/Downstream-Pipelines.
Wer wir suchen:
- 3+ Jahre Erfahrung in einer Datenplattform, Datenengineering, Analytics Engineering, DataOps oder einer verwandten Rolle in einer Produktionsumgebung.
- Starke SQL- und Python-Kenntnisse sowie ein echtes Verständnis dafür, wie Datenbanken funktionieren.
- Erfahrung mit dem AWS-Datenstack oder gleichwertig, sowie Kenntnisse in modernen Ingestion/ELT-Tools.
Was wir bieten:
- Wachsendes Scale-Up: Wir sind Teil der 13–20% der Start-ups, die zu Scale-ups übergehen.
- Empowerment zur Wirkung: Jeder Emmie trägt Verantwortung für unseren Erfolg.
- Wachstums- & Lernreise: Wir investieren in dein Wachstum mit Schulungen und Coaching.
- Emma-zing Community: Wir stellen selektiv ein, was bedeutet, dass du mit klugen, kooperativen Menschen arbeitest.
- Flexibilität: Unsere Remote-Arbeitsrichtlinien ermöglichen große Flexibilität.
Wir sind stolz darauf, ein Arbeitgeber mit Chancengleichheit zu sein und setzen uns für den Aufbau eines integrativen Arbeitsplatzes ein. Wir feiern Vielfalt und berücksichtigen alle qualifizierten Bewerber unabhängig von Rasse, ethnischer Herkunft, Religion oder Glauben, Geschlecht, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, sexueller Orientierung, nationaler Herkunft, Behinderung oder Alter.
Analytics Engineer, Data Platform Arbeitgeber: Emma - The Sleep Company
Emma - The Sleep Company bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung im ALEXA Berlin Einkaufszentrum, wo Teamarbeit und individuelle Entwicklung großgeschrieben werden. Mit attraktiven Benefits wie 25 bis 30 Tagen Jahresurlaub, einer leistungsorientierten Vergütung und Zugang zu Mental-Health-Ressourcen fördert das Unternehmen das Wohlbefinden seiner Mitarbeiter. Hier haben Sie die Möglichkeit, in einem innovativen Umfeld zu wachsen und Ihre Führungskompetenzen weiterzuentwickeln, während Sie ein erstklassiges Kundenerlebnis sicherstellen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Analytics Engineer, Data Platform 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 Emma - The Sleep Company 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, Data Platform 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, Data Platform bei Emma - The Sleep Company gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Emma - The Sleep Company 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 Emma - The Sleep Company entscheidend sein!
