Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenmodelle und arbeite eng mit Analysten und Produktteams zusammen.
- Arbeitgeber: FUNKE ist eine führende Mediengruppe, die über 100 Millionen Pageviews pro Monat generiert.
- Mitarbeitervorteile: Genieße 30 Urlaubstage, hybrides Arbeiten und zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte aktiv die digitale Transformation und bringe deine Ideen in einem offenen Team ein.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung mit SQL, Python und dbt sowie mindestens zwei Jahre Berufserfahrung sind erforderlich.
- Andere Informationen: Regelmäßige Team-Events und Unterstützung für mentale Gesundheit sind Teil unserer Unternehmenskultur.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
„Für eine offene und informierte Gesellschaft“ – dafür steht FUNKE. Mit unseren zwölf Regionalmedien wie der Berliner Morgenpost, dem Hamburger Abendblatt und der WAZ informieren, begeistern und erreichen wir die Menschen. Daran arbeiten wir mit Leidenschaft, Fokus und modernen Technologien. Unsere Plattformen generieren über 100 Millionen Pageviews und 1 Million Stunden Media Time pro Monat. In cross-funktionalen Teams entwickeln wir datenbasierte Produkte mit messbarem Impact. Wenn du Lust hast, Daten wirklich nutzbar zu machen und aktiv Verantwortung zu übernehmen, bist du bei uns genau richtig. Als Data Analytics Engineer trägst Du maßgeblich zur Gestaltung unserer datengetriebenen Projekte bei und spielst eine Schlüsselrolle in unserem Team. Zur Verstärkung unseres Teams in Berlin, Essen oder Hamburg suchen wir Dich als Analytics Engineer (m/w/d) ## DEIN ALLTAG – VOLLER MÖGLICHKEITEN – Du entwickelst robuste, skalierbare Datenmodelle mit dbt in BigQuery und schaffst damit die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen im Unternehmen – Du arbeitest eng mit Analyst\\*innen, Data Scientists und Produktteams zusammen, um Anforderungen zu verstehen, Modelle zu gestalten und Prozesse zu verbessern – Du stellst sicher, dass unsere Datenmodelle gut dokumentiert, getestet und für Self-Service-Analysen geeignet sind – Du erkennst Optimierungspotenzial in Datenstrukturen, Pipelines & Prozessen – und bringst eigene Ideen ein, um diese kontinuierlich zu verbessern – Du arbeitest mit modernen Engineering-Praktiken: GitHub, CI/CD, Testing und Infrastructure-as-Code gehören zu Deinem Alltag ## UNSER TECH-STACK – Unsere Infrastruktur läuft vollständig in der Google Cloud Platform (GCP) und basiert auf einem skalierbaren, automatisierten Setup – Daten speichern und analysieren wir in BigQuery, transformieren und modellieren sie mit dbt – modular, versioniert und getestet – Die Orchestrierung unserer Pipelines erfolgt über Cloud Composer (Airflow), während wir Infrastruktur und Ressourcen mit Terraform verwalten – deklarativ, reproduzierbar und versioniert – Code, Reviews und Deployments managen wir über GitHub, unterstützt durch GitHub Actions für CI/CD – inklusive automatisierter Tests, Linting und Ausführung unserer dbt-Jobs – Datenqualität sichern wir mit dbt tests, individuellem Logging und einem durchdachten Monitoring inklusive Alerts – Für Self-Service-Analysen und Reporting nutzen wir Looker Studio, direkt angebunden an unsere validierten Datenmodelle ## WAS WIR UNS WÜNSCHEN – Daten sind Deine Leidenschaft und du hast Erfahrung mit unserem Tech Stack – insbesondere sehr gute Kenntnisse in SQL & Python sowie Erfahrung mit dbt oder vergleichbaren Tools zur Datenmodellierung – Durch Deine mindestens zweijährige Berufserfahrung hast Du ein gutes Verständnis von Cloud Data Warehousing und dem Modern Data Stack entwickelt – Du bringst eine eigenständige und strukturierte Arbeitsweise mit – Du erkennst Probleme & Verbesserungspotenziale selbstständig und gehst sie aktiv an – Des Weiteren hast Du Interesse an Themen wie Data Contracts, Testing, Data Quality Monitoring und hast Freude daran, Verantwortung zu übernehmen und gemeinsam im Team Projekte zum Erfolg zu bringen – Sehr gute Deutschkenntnisse (mindestens C1) runden Dein Profil ab ## DEINE BENEFITS – Gestaltungsspielraum: Bringe deine Ideen ein und gestalte aktiv unsere Datenplatform, den Tech-Stack und die Prozesse mit – Weiterentwicklung: Ausgeprägte Lern- und Kollaborationskultur mit Coaching, Workshops, Trainings und Konferenzbesuchen über die FUNKE Akademie – Flexibilität: 30 Urlaubstage, hybrides Arbeiten mit Homeoffice und Fokus auf gesunde Work-Life-Balance – Events: Regelmäßige Team-Events, zweiwöchentliche Lunch-and-Learns und Teamlunches – Innovation und Impact: Werde Teil der digitalen Transformation einer der größten Mediengruppen Deutschlands – Gemeinschaft: Dich erwartet ein offenes Team mit klarer Feedbackkultur und kurzen Entscheidungswegen – Zusatzleistungen: Corporate Benefits, Fitnessangebote, Unterstützung für mentale und körperliche Gesundheit, Zuschuss zum Deutschlandticket und Company Bike Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann gestalte mit uns die Zukunft und sende uns Deine Bewerbung an Steffen Flach.
Analytics Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: FUNKE MEDIENGRUPPE

Kontaktperson:
FUNKE MEDIENGRUPPE HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Analytics Engineer (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Freunden, die bereits in der Branche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends im Bereich Data Analytics und den spezifischen Technologien, die wir verwenden, wie BigQuery und dbt. Zeige in Gesprächen, dass du auf dem neuesten Stand bist und ein echtes Interesse an der Weiterentwicklung hast.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in SQL und Python auffrischst. Übe das Lösen von Datenproblemen und das Erstellen von Datenmodellen, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Teamfähigkeit! Da du eng mit Analysten und Produktteams zusammenarbeiten wirst, ist es wichtig, dass du deine Kommunikationsfähigkeiten unter Beweis stellst. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich im Team gearbeitet hast.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Analytics Engineer (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Unternehmenswerte: Informiere dich über die Werte und Ziele von FUNKE. Zeige in deiner Bewerbung, dass du ihre Vision einer offenen und informierten Gesellschaft teilst und wie du dazu beitragen kannst.
Hebe deine technischen Fähigkeiten hervor: Betone deine Kenntnisse in SQL, Python und deinem Umgang mit dbt oder ähnlichen Tools. Stelle sicher, dass du konkrete Beispiele aus deiner Berufserfahrung anführst, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
Dokumentiere deine Erfolge: Erwähne spezifische Projekte oder Erfolge, bei denen du datenbasierte Entscheidungen unterstützt hast. Dies zeigt nicht nur deine Erfahrung, sondern auch deinen Einfluss auf frühere Teams und Unternehmen.
Zeige Teamfähigkeit und Eigenverantwortung: FUNKE sucht nach jemandem, der Verantwortung übernimmt und im Team arbeitet. Beschreibe Situationen, in denen du selbstständig Probleme identifiziert und Lösungen vorgeschlagen hast, um den Teamprozess zu verbessern.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei FUNKE MEDIENGRUPPE vorbereitest
✨Verstehe den Tech-Stack
Mach dich mit dem Tech-Stack von FUNKE vertraut, insbesondere mit BigQuery, dbt und den Tools zur Datenmodellierung. Zeige im Interview, dass du die Technologien beherrschst und bereit bist, sie effektiv einzusetzen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, in denen du deine Fähigkeiten in SQL, Python und Datenmodellierung unter Beweis gestellt hast. Konkrete Beispiele helfen, deine Kompetenz zu untermauern und zeigen, dass du die Anforderungen der Stelle verstehst.
✨Zeige Teamgeist
Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit Analysten, Data Scientists und Produktteams erfordert, ist es wichtig, deine Teamfähigkeit zu betonen. Bereite dich darauf vor, Beispiele zu nennen, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast.
✨Frage nach Optimierungsmöglichkeiten
Bereite Fragen vor, die zeigen, dass du an kontinuierlicher Verbesserung interessiert bist. Frage nach aktuellen Herausforderungen im Datenmanagement oder nach Möglichkeiten, wie du zur Optimierung der Prozesse beitragen kannst.