Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenpipelines und führe tiefgehende Analysen durch.
- Unternehmen: EXARING AG, Marktführer im IPTV mit innovativer TV-Plattform waipu.tv.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein tolles Team.
- Weitere Informationen: Schönes Büro in München, Tisch-Kicker und Darts für den Spaß zwischendurch.
- Warum dieser Job: Gestalte das Wachstum eines dynamischen Unternehmens und lerne viel in einem innovativen Umfeld.
- Qualifikationen: 5-7 Jahre Erfahrung in Data Analytics oder Engineering, gute Kenntnisse in SQL und Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Zur EXARING AG Wir entwickeln und betreiben die TV-Plattform waipu.tv und sind Marktführer in Deutschland für unabhängiges IPTV. waipu.tv erreicht inzwischen über sechs Millionen Nutzer in Deutschland und erzielt mit Abstand die besten Kundenbewertungen im Markt. Neben klassischem Fernsehen bietet waipu.tv auch über 30.000 Filmen und Serien auf Abruf. Unsere Kunden lieben die Flexibilität, über das WLAN in allen Räumen und mit allen Geräten ihre Unterhaltung genießen zu können.
Du willst Dich weiterentwickeln und Spaß haben, bei dem, was Du tust? Werde Teil unseres innovativen Teams und gestalte mit uns das weitere Wachstum für waipu.tv!
Dein Aufgabenbereich:
- Als Senior Analytics Engineer (w|m|d) bist Du Teil unseres Data-Teams und verantwortest die Schnittstelle zwischen Data Platform und datengetriebener Business-Steuerung. Die Rolle vereint ca. 40 % Data Engineering und 60 % Advanced Analytics.
Data Engineering:
- Verantwortung für Entwicklung, Weiterentwicklung und Stabilität unserer Datenpipelines (Airflow, BigQuery, DBT)
- Design und Ownership zentraler Datenmodelle im Data Warehouse als Grundlage für Reporting, Self-Service-Analytics und Advanced Analytics
- Sicherstellung von Datenqualität durch Tests, Monitoring und saubere Transformationslogik
- Performance- und Kostenoptimierung im Data Warehouse
- Integration neuer Datenquellen in enger Abstimmung mit Produkt, Marketing und Tech
Data Analyst:
- Übersetzung komplexer Business-Fragestellungen in strukturierte, reproduzierbare Analysen
- Eigenständige Analyse von Nutzerverhalten, Churn-Treibern und Performance-Kennzahlen
- Ableitung klarer Handlungsempfehlungen mit direktem Einfluss auf Produkt- und Geschäftsentscheidungen
- Konzeption und Aufbau von datengetriebenen Workflows und Projektierung der Implementierung
- Optional: Entwicklung statistischer Modelle oder Machine-Learning-Ansätze zur Optimierung von Produkten und Prozessen
Stellenanforderungen:
- 5–7 Jahre relevante Berufserfahrung im Bereich Data Analytics, Data Science oder Data Engineering – idealerweise mit Erfahrung in beiden Bereichen
- Sehr gute Kenntnisse in SQL und Python
- Fundierte Erfahrung mit BigQuery oder vergleichbaren Cloud Data Warehouses
- Erfahrung mit Airflow, DBT und Git von Vorteil
- Erfahrung mit BI- und Visualisierungstools (z. B. Tableau oder vergleichbar)
- Du denkst nicht nur in Queries, sondern in Geschäftsmodellen, KPIs und Produktwirkung
- Starkes analytisches Denkvermögen und strukturierte Arbeitsweise
- Hohe Eigenverantwortung und Fähigkeit zur Priorisierung in einem dynamischen Umfeld
- Sehr gute Kommunikationsfähigkeit und Freude an der Zusammenarbeit mit Fachbereichen
- Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
Was wir Dir bieten:
- Selbständiges Arbeiten in einem kompetenten und sympathischen Team
- Die einmalige Chance, den Aufbau eines jungen, schnell wachsenden Unternehmens in einem innovativen Markt mitzuerleben und viel zu lernen
- Viel Gestaltungsspielraum und Verantwortung
- Ein schönes Büro im Münchner Norden, gut mit öffentlichen Verkehrsmitteln zu erreichen, wirklich nette Kollegen sowie der obligatorische Tisch-Kicker, Tischtennis und Darts, sowie freie Getränke gehören ebenfalls dazu
- Ausgiebiges Versicherungspaket
- Attraktives Weiterbildungsbudget
- EGYM Wellpass - Mitgliedschaft
- Flexible Home-Office-Regelung
Wenn Dich die Beschreibung anspricht und Du die gewünschten Erfahrungen hast, freuen wir uns, Dich baldmöglichst kennenzulernen!
Unser Bewerbungsprozess für diese Stelle sieht wie folgt aus:
- Kurzer Intro-Call
- Zweites Gespräch vor Ort, um Büro und Kollegen kennenzulernen
- Ein Abschlussgespräch mit Deiner zukünftigen Führungskraft
Wir freuen uns auf Dich!
Details: vor Ort, Hybrid, Leopoldstr. 236, München, Bayern, Deutschland
Senior Data Analyst / Analytics Engineer (w|m|d) Arbeitgeber: Exaring AG
Die EXARING AG ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung und Weiterbildung, einem freundlichen Team und einem modernen Büro in München, fördert das Unternehmen eine offene und kreative Arbeitskultur. Die flexible Home-Office-Regelung und ein attraktives Versicherungspaket machen EXARING zu einem besonders attraktiven Arbeitsplatz für alle, die ihre Karriere im Bereich Data Analytics vorantreiben möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Analyst / Analytics Engineer (w|m|d) erhalten könnten
✨Tip Nummer 1
Mach dir Gedanken über deine persönliche Marke! Überlege, wie du dich in der Branche positionieren möchtest und was dich von anderen abhebt. Nutze LinkedIn, um deine Erfolge und Projekte zu teilen – das zeigt, dass du aktiv bist und dein Wissen teilst.
✨Tip Nummer 2
Networking ist das A und O! Sprich mit Leuten aus der Branche, besuche Meetups oder Webinare. Oft erfährt man so von Stellenangeboten, die noch nicht veröffentlicht sind. Und hey, wir bei StudySmarter haben auch ein tolles Netzwerk, also schau mal vorbei!
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine Antworten klar strukturierst. Denk daran, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu nennen, die deine Fähigkeiten als Senior Data Analyst unter Beweis stellen.
✨Tip Nummer 4
Nutze unsere Website für deine Bewerbung! Wir haben einen einfachen Prozess, der dir hilft, schnell und unkompliziert zu uns zu kommen. Zeig uns, was du drauf hast und lass uns gemeinsam an der Zukunft von waipu.tv arbeiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Analyst / Analytics Engineer (w|m|d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und sei authentisch. Das macht einen großen Unterschied!
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Zeig uns, wie du mit Daten gearbeitet hast und welche Erfolge du erzielt hast. Zahlen und Fakten sind hier Gold wert!
Achte auf die Details!:Korrekte Rechtschreibung und Grammatik sind wichtig. Nimm dir die Zeit, deine Bewerbung sorgfältig zu überprüfen. Ein kleiner Fehler kann schnell einen schlechten Eindruck hinterlassen.
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir dich schnellstmöglich kontaktieren können!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Exaring AG vorbereitet
✨Verstehe die Rolle
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Position als Senior Data Analyst / Analytics Engineer vertraut. Überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen in Data Engineering und Advanced Analytics zu den Aufgaben passen, die du übernehmen würdest.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Analysen, die du durchgeführt hast, und sei bereit, diese im Detail zu erläutern. Zeige, wie du komplexe Business-Fragestellungen in strukturierte Analysen übersetzt hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Sei bereit, deine Kenntnisse in SQL, Python und Tools wie BigQuery oder Airflow zu demonstrieren. Möglicherweise wirst du gebeten, technische Fragen zu beantworten oder sogar eine kleine Aufgabe zu lösen, also übe vorher!
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Data-Team oder wie die Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen aussieht.
