Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte skalierbare Datenarchitekturen und entwickle aussagekräftige Dashboards.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einer dynamischen, remote-first Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Aktienpaket, unbegrenzter Urlaub und flexible Arbeitszeiten.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientiertes Umfeld mit großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Verwandle Rohdaten in wertvolle Insights und beeinflusse das Wachstum von Origin.
- Qualifikationen: Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit Python sowie Datenmodellierung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Origin sucht einen Remote-Kandidaten für die Rolle des Senior Analytics Engineer mit Sitz in Polen, Serbien, Litauen, Zypern oder Luxemburg. Die Rolle umfasst Technologien wie SQL, Terraform, Python, Rust, AWS und Analytics.
Mission
Wir suchen einen Senior Analytics Engineer, der eine Leidenschaft dafür hat, Rohdaten in vertrauenswürdige, umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln, die das Wachstum von Origin leiten. Als eines der frühesten Mitglieder unseres Datenteams werden Sie die Grundlage unseres Datenökosystems gestalten – von der Modellierung und Pipeline-Architektur bis hin zu Dashboards und der Befähigung von Stakeholdern. Diese Rolle verbindet Analytics und Engineering: Sie entwerfen skalierbare Datenprodukte und -pipelines und arbeiten mit Produkt-, Marketing- und Engineering-Teams zusammen, um sicherzustellen, dass Daten jede Entscheidung, die wir treffen, leiten.
Verantwortlichkeiten
- Entwurf und Wartung skalierbarer Datenarchitekturen, Pipelines und Modelle unter Verwendung von dbt, Airflow und Redshift.
- Erstellung wiederverwendbarer Datensätze, die Analysen, Experimente und Business Intelligence unterstützen.
- Zusammenarbeit mit Engineering zur Definition von Ereignisverfolgungs- und Instrumentierungsstandards.
- Entwicklung von Kernmetriken, Dashboards und Self-Service-Tools für Stakeholder.
- Partnerschaft mit Produkt, Marketing und Engineering zur Aufdeckung von Erkenntnissen über das Nutzerverhalten und Wachstum.
- Sicherstellung der Datenqualität, Zuverlässigkeit und Governance durch Validierung und Tests.
- Klare Kommunikation von Ergebnissen an technische und nicht-technische Zielgruppen.
- Kontinuierliche Verbesserung von Workflows, Dokumentation und Analyseprozessen.
Qualifikationen
- Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse, einschließlich Fensterfunktionen und CTEs.
- Erfahrung mit Python für Analyse, Modellierung oder Automatisierung.
- Praktische Erfahrung im Aufbau von dbt-Modellen und Airflow-Pipelines.
- Kenntnisse in BI- und Visualisierungstools (Tableau, Metabase, Power BI, Mode).
- Starke Prinzipien der Datenmodellierung und Analyse.
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Stakeholdern.
- Selbststarter, der sich in einem schnelllebigen Umfeld wohlfühlt.
Nice to Have
- Erfahrung mit AWS-Dateninfrastruktur (Redshift, S3, Terraform).
- Vertrautheit mit GitHub und versionierten Workflows.
- Erfahrung in der Integration mehrerer Datenquellen in ein einziges, wahrheitsgetreues Dataset.
- Statistische oder experimentelle Designfähigkeiten für A/B-Tests.
- Erfahrung in schnell wachsenden Startups oder kleinen Datenteams.
Eligibility Requirements
Kandidaten müssen rechtlich autorisiert sein, in den Vereinigten Staaten zu arbeiten. Origin sponsert keine Visa.
Was wir bieten
- Finanzielle Vorteile: großzügiges Grundgehalt, bedeutendes Aktienpaket, 401k für in den USA ansässige Mitarbeiter, Gesundheits- und Wellnessprogramme, Programme zur psychischen Gesundheit, Zugang zur Finanzplanung, Lebensversicherung für in den USA ansässige Mitarbeiter.
- Work-Life-Balance: unbegrenzter PTO, remote-first Kultur, flexible Arbeitszeiten (Kernarbeitszeiten 9:00 – 17:00 Uhr Ortszeit), bezahlte Elternzeit.
- Zusätzliche Vorteile umfassen Unterstützung bei Elternschaft und Fruchtbarkeit, monatliche Erstattung der Co-Working-Mitgliedschaft, Englisch-Nachhilfestipendium für internationale Mitarbeiter, einmalige Stipendien für die Einrichtung des Home-Office, Wahl zwischen Apple oder Windows und Zubehör.
Senior Analytics Engineer Arbeitgeber: Far Coder
Origin ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine remote Arbeitsumgebung in Ländern wie Polen, Serbien, Litauen, Zypern und Luxemburg bietet. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer flexiblen, remote-first Kultur fördert das Unternehmen eine ausgewogene Work-Life-Balance durch unbegrenzten Urlaub und flexible Arbeitszeiten. Die Möglichkeit, an der Gestaltung der Datenarchitektur und -produkte mitzuwirken, sowie die attraktiven finanziellen Vorteile machen Origin zu einem idealen Ort für Fachkräfte, die in einem dynamischen Umfeld wachsen möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Analytics Engineer erhalten könnten
✨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 Far Coder 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 Analytics Engineer 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 Analytics Engineer bei Far Coder gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Far Coder 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 Far Coder entscheidend sein!
