Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere Datenmodelle in modernen Data Warehouses und Data Lakehouses.
- Arbeitgeber: Innovatives Spin-Off einer globalen Managementberatung mit internationalem Arbeitsumfeld.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Home-Office, überdurchschnittliche Vergütung und individuelle Trainings.
- Andere Informationen: Duz-Kultur, internationale Events und ein dynamisches Team warten auf dich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten mit DAX und Fortune 500 Unternehmen.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Datenmodellierung, dbt, SQL und idealerweise Python-Kenntnisse.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Wir sind ein technisches, umsetzungsorientiertes Spin-Off einer global agierenden Managementberatung. Zu unseren Kunden gehören primär DAX und Fortune Global 500 Unternehmen, die wir zu Fragen in den Bereichen Analytics, Big Data und Machine Learning beraten. Wir übernehmen in der Gruppe die Entwicklung von individuellen und datengetriebenen Lösungen, um so unsere Kunden in KI-gestützte Unternehmen zu transformieren. Wir bieten ein internationales Arbeitsumfeld mit agilen Teams und kreativen Startup-Methoden sowie eine überdurchschnittliche Vergütung und zahlreiche Zusatzleistungen. Mit unserem HQ in Hamburg, weiteren Büros in München und Düsseldorf sowie unseren Hub-Standorten in allen weiteren deutschen Großstädten (Köln, Berlin, Frankfurt und Stuttgart) stellen wir sicher, dass alle Kollegen deutschlandweit in unser Expertenteam eingebunden sind.
Als Analytics Engineer übernimmst Du folgende spannende Aufgaben:
- Du entwirfst und implementierst Datenmodelle in modernen Data Warehouses und Data Lakehouses und sorgst dafür, dass analytische Daten zuverlässig und performant bereitgestellt werden.
- Du baust und pflegst Datentransformationspipelines mit dbt und stellst sicher, dass Datenflüsse dokumentiert, getestet und versioniert sind.
- Du entwickelst dimensionale Datenmodelle (Kimball Star Schema, Snowflake Schema, DataVault 2.0) und integrierst vielfältige Datenquellen zu einem konsistenten analytischen Datenbestand.
- Du implementierst Data Quality Checks (z.B. Great Expectations, dbt Tests) und trägst zur Pflege von Data Catalogues und Data Lineage bei.
- Du optimierst Datenbankperformance und arbeitest mit modernen Tabellenformaten wie Delta Lake und Apache Iceberg.
- Du arbeitest eng mit Data Analysts, Data Scientists und Fachbereichen zusammen und übersetzt Geschäftsanforderungen in skalierbare Datenmodelle.
- Du übernimmst Verantwortung für (Teil-)Projekte, strukturierst Datenprozesse und sorgst für die erfolgreiche Umsetzung.
Dank deiner Kommunikationsstärke und hohen Kundenorientierung trägst du maßgeblich zum Erfolg unserer Projekte bei – egal ob in Meetings, Workshops oder Präsentationen.
Das bist Du:
- Du hast fundierte Erfahrung in der Datenmodellierung im Datenplattform-Umfeld und weißt, wie man Rohdaten in analytisch nutzbare Strukturen überführt.
- Du hast mit dbt (dbt Core und/oder dbt Cloud) auf mehr als einem Projekt gearbeitet oder bringst mindestens ein halbes Jahr praktische dbt-Erfahrung mit.
- Du beherrschst Dimensional Data Modelling (Kimball Star Schema, Snowflake Schema) und hast Erfahrung mit Datenintegration und -transformation (ELT/ETL).
- Du verfügst über solide SQL-Kenntnisse und idealerweise Programmierkenntnisse in Python.
- Du kennst dich mit Data Lakehouses aus (Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift) und hast idealerweise mit Tabellenformaten wie Delta Lake oder Apache Iceberg gearbeitet.
- Erfahrung mit Data Quality Tools (z.B. Great Expectations), Data Catalogues und Data Lineage ist von Vorteil.
- Erfahrung mit Data Vault 2.0 ist ein Plus.
- Du kannst komplexe Sachverhalte verständlich erklären – auf Deutsch (mind. B1) und Englisch.
- Gelegentliche Reisen zum Kunden sind für Dich kein Problem.
- Du arbeitest gerne im Team und bringst mit deiner Empathie und Kommunikationsstärke jedes Projekt voran.
Das sind wir:
- Bei uns findest Du eine abwechslungsreiche Tätigkeit im KI-Umfeld.
- Flexible Arbeitszeiten und -orte wie Home-Office sind für uns selbstverständlich.
- Duz-Kultur, kurze Kommunikationswege und viele tolle, erfahrene, internationale Kollegen, die Dir jederzeit zur Seite stehen.
- Unternehmensweite, internationale Events, die sich sehen lassen können.
- Company Bike und Bezuschussung Deiner Fitnessmitgliedschaft (EGYM Wellpass).
- Gezielte und individuelle Trainings für Deine fachliche und persönliche Weiterentwicklung.
- Eine zentrale Lage in Hamburgs, Münchens, und Düsseldorfs Innenstadt mit guter Verkehrsanbindung (Bus & Bahn), sowie Hub-Standorte in allen deutschen Großstädten.
- Täglich frisches Obst, guten Kaffee, Snacks, Softdrinks & Feierabendbier.
Wir haben Dein Interesse geweckt? Dann freuen wir uns über Deine Bewerbung!
So erreichst Du uns: Ekaterina Korolkova – Unsere oberste Priorität ist, dass Du zu uns passt und wir zu Dir, unabhängig von Herkunft, Nationalität, sexueller Orientierung, Religion, Geschlechtsidentität, Alter, Handicap oder anderen Aspekten der Vielfalt.
Bewerbe Dich gerne über unser Unternehmensportal mit Deinem CV und / oder Deinem aktualisierten Xing bzw. LinkedIn Profil.
Interessiert es dich, was unsere Mitarbeitenden und andere Bewerber/innen über uns sagen? Besuche uns auf Kununu und folge uns auf Social Media, um die aktuellsten News über uns nicht zu verpassen.
Analytics Engineer (all genders) Arbeitgeber: Eraneos
Kontaktperson:
Eraneos HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Analytics Engineer (all genders)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Insights über die Firma oder die Rolle, die dich interessiert – das zeigt dein Interesse und kann dir wertvolle Informationen liefern.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du typische Fragen für Analytics Engineers recherchierst. Übe deine Antworten laut, damit du sicher und selbstbewusst rüberkommst. Zeig, dass du nicht nur die technischen Skills hast, sondern auch gut im Team arbeiten kannst!
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Warte nicht darauf, dass die perfekte Gelegenheit zu dir kommt – zeig Initiative und bringe deine Bewerbung ins Rollen!
✨Tipp Nummer 4
Mach dich mit den neuesten Trends in Analytics und Machine Learning vertraut. Zeig in Gesprächen, dass du am Puls der Zeit bist und bereit, innovative Lösungen zu entwickeln. Das wird dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Analytics Engineer (all genders)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deinen Lebenslauf einzigartig: Dein Lebenslauf sollte nicht nur deine Erfahrungen auflisten, sondern auch zeigen, was dich besonders macht. Hebe relevante Projekte hervor, die du in der Datenmodellierung oder mit dbt umgesetzt hast, und zeige, wie du komplexe Datenprobleme gelöst hast.
Schreibe ein individuelles Anschreiben: Vermeide Standardfloskeln! Erkläre, warum du genau zu uns passt und was dich an der Position als Analytics Engineer reizt. Zeige, dass du unsere Werte teilst und wie du unser Team bereichern kannst.
Beweise deine Kommunikationsstärke: In der Rolle als Analytics Engineer ist es wichtig, komplexe Sachverhalte verständlich zu erklären. Nutze dein Anschreiben, um zu zeigen, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit verschiedenen Stakeholdern kommuniziert hast.
Bewirb dich über unsere Website: Wir freuen uns, wenn du dich direkt über unser Unternehmensportal bewirbst. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns landet und du alle notwendigen Informationen bereitstellst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Eraneos vorbereitest
✨Verstehe die Datenlandschaft
Mach dich mit den gängigen Datenmodellen und -technologien vertraut, die in der Branche verwendet werden. Sei bereit, über deine Erfahrungen mit dbt, SQL und Data Lakehouses zu sprechen. Zeige, dass du die Herausforderungen der Datenintegration verstehst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte, an denen du gearbeitet hast, und sei bereit, diese im Detail zu erläutern. Erkläre, wie du Datenmodelle entworfen und implementiert hast und welche Tools du dabei verwendet hast. Das zeigt deine praktische Erfahrung und Problemlösungsfähigkeiten.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du eng mit Data Analysts und Data Scientists zusammenarbeiten wirst, ist es wichtig, dass du komplexe Sachverhalte klar und verständlich erklären kannst. Übe, technische Konzepte einfach zu kommunizieren, sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Bereite dich darauf vor, Fragen zu deiner Teamarbeit und deinen Kommunikationsfähigkeiten zu beantworten. Betone, wie du Empathie zeigst und wie du in der Vergangenheit zur erfolgreichen Umsetzung von Projekten beigetragen hast. Das wird deine Eignung für die agile Teamumgebung unterstreichen.