Analytics Engineer (m/w/d)

Analytics Engineer (m/w/d)

Vollzeit 43200 - 72000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
FUNKE MEDIENGRUPPE

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenmodelle und arbeite eng mit Analysten und Produktteams zusammen.
  • Unternehmen: FUNKE ist eine führende Mediengruppe, die über 100 Millionen Pageviews pro Monat generiert.
  • Vorteile: Genieße 30 Urlaubstage, hybrides Arbeiten und zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Regelmäßige Team-Events und Unterstützung für mentale Gesundheit sind Teil unserer Unternehmenskultur.
  • Warum dieser Job: Gestalte aktiv die digitale Transformation und bringe deine Ideen in einem offenen Team ein.
  • Qualifikationen: Erfahrung mit SQL, Python und dbt sowie mindestens zwei Jahre Berufserfahrung sind erforderlich.

Das prognostizierte 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 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 ETL/ELT-Frameworks (z. B. Airflow, dbt oder vergleichbaren Tools) und Datenbank-Performance-Optimierung - Durch Deine mindestens zweijährige Berufserfahrung hast Du ein gutes Verständnis von Cloud Data Warehousing (z. B. BigQuery, Snowflake) sowie von skalierbaren Datenarchitekturen im Modern Data Stack entwickelt - Du bringst eine eigenständige und strukturierte Arbeitsweise mit – Du erkennst Probleme und Optimierungspotenziale in Pipelines, Infrastruktur und Datenqualität selbstständig und setzt Verbesserungen proaktiv um - Du hast Interesse an Themen wie Data Contracts, automatisiertes Testing, Monitoring, Data Quality Frameworks, Security & Governance und übernimmst gern Verantwortung, um gemeinsam im Team stabile und performante Datenplattformen bereitzustellen - 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

FUNKE ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, aktiv an der digitalen Transformation einer der größten Mediengruppen Deutschlands teilzunehmen. Mit einem starken Fokus auf Weiterbildung, flexiblen Arbeitsmodellen und einer offenen Teamkultur fördert das Unternehmen nicht nur die persönliche Entwicklung, sondern auch innovative Ideen zur Gestaltung der Datenplattform. Die Kombination aus modernem Tech-Stack, attraktiven Zusatzleistungen und einem klaren Bekenntnis zu Work-Life-Balance macht FUNKE zu einem idealen Arbeitsplatz für alle, die in einem dynamischen Umfeld arbeiten möchten.

FUNKE MEDIENGRUPPE

Kontaktdaten:

FUNKE MEDIENGRUPPE Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Analytics Engineer (m/w/d) 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 FUNKE MEDIENGRUPPE 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 Analytics Engineer (m/w/d) mit Bravour zu bestehen

SQL
Python
dbt
Cloud Data Warehousing
BigQuery
Data Modeling
Data Quality Monitoring

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 Analytics Engineer (m/w/d) bei FUNKE MEDIENGRUPPE gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei FUNKE MEDIENGRUPPE 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 FUNKE MEDIENGRUPPE entscheidend sein!