Auf einen Blick
- Aufgaben: Verantwortung für die Modern Data Stack, Entwicklung von Golden Tables und Zusammenarbeit mit externen Data Engineers.
- Unternehmen: FTAPI ist ein innovatives Unternehmen, das sich auf Dateninfrastruktur und AI-Anwendungen spezialisiert hat.
- Vorteile: Mitarbeiter haben Zugang zu einem modernen Arbeitsumfeld und der Möglichkeit zur Daten-Demokratisierung.
- Weitere Informationen: Fließende Englischkenntnisse sind erforderlich; Deutschkenntnisse sind von Vorteil.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenarchitektur und arbeite an spannenden GenAI-Anwendungen.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Engineering und 2-3 Jahre mit Snowflake.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Deine Aufgaben
- Du bist der strategische Architekt unserer unternehmensweiten Single Source of Truth.
- Du übernimmst die End-to-End-Verantwortung für unseren Modern Data Stack.
- Du transformierst komplexe Rohdaten in leistungsstarke Golden Tables und agierst als Brücke zwischen Finance, RevOps und Product.
- Du bereitest unsere Dateninfrastruktur auf zukünftige GenAI-Anwendungsfälle vor.
Deine Verantwortlichkeiten:
- Infrastructure Ownership: Du übernimmst die End-to-End-Verantwortung für unseren Modern Data Stack – von der Datenintegration bis zur semantischen Schicht, hauptsächlich innerhalb von Snowflake.
- Single Source of Truth (SSOT): Du entwickelst und gestaltest unsere abteilungsübergreifenden Golden Tables mit dem klaren Ziel: Zero Metric Drift für alle Stakeholder.
- Vendor Management & Technical Lead: Du verwaltest externe Data Engineers, gibst präzise technische Spezifikationen vor und stellst durch rigorose Code-Reviews hohe Qualität sicher.
- Data Democratization: Du befähigst dezentrale Data Champions innerhalb der Fachabteilungen, eigenständig Dashboards (z.B. in Metabase) zu erstellen und Selbstbedienungsdatenanalysen durchzuführen.
- AI Readiness: Du verbesserst unsere zentralen Datenmodelle mit semantischen Metadaten, um deren strukturierte und zukunftssichere Nutzung für LLMs und KI-Anwendungen sicherzustellen.
- Collaboration: Du arbeitest eng mit unserem Product Data Scientist zusammen, um eine saubere Datenbasis für ML-Modelle und datengestützte Produktmerkmale zu schaffen.
Dein Profil
- Du hast mehr als 5 Jahre Erfahrung in Data Engineering, Analytics Engineering oder modernem BI, einschließlich 2–3 Jahren praktischer Erfahrung mit dem Modern Data Stack (insbesondere Snowflake).
- Du hast eine nachweisliche Erfolgsbilanz in der Leitung von Architektur- oder Datenprojekten aus funktionaler Sicht sowie im Management externer Dienstleister/Anbieter.
- Du bist ein „Brückenbauer“ und hast ein starkes Gespür dafür, Geschäftsprobleme und mehrdeutige Anforderungen in standardisierte und skalierbare Datenmodelle zu übersetzen.
- Strenge Software-Engineering-Praktiken (Git-Versionierung, CI/CD, automatisiertes Testen usw.) sind dir in Fleisch und Blut übergegangen.
- Du sprichst fließend Englisch; Deutschkenntnisse und relevante Zertifizierungen (z.B. SnowPro Core) werden als Plus angesehen.
Lead Analytics Engineer (f/m/d) - Modern Data Stack & AI Readiness Arbeitgeber: FTAPI Software GmbH
FTAPI bietet ein dynamisches Arbeitsumfeld in der Datenanalyse und -architektur. Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitszeiten und der Möglichkeit, innovative AI-Projekte zu leiten. Das Team besteht aus Experten, die an der Spitze der Dateninnovation stehen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Lead Analytics Engineer (f/m/d) - Modern Data Stack & AI Readiness 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 FTAPI Software GmbH 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 Lead Analytics Engineer (f/m/d) - Modern Data Stack & AI Readiness 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 Lead Analytics Engineer (f/m/d) - Modern Data Stack & AI Readiness bei FTAPI Software GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei FTAPI Software GmbH 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 FTAPI Software GmbH entscheidend sein!
