Auf einen Blick
- Aufgaben: Own data delivery for stakeholders and create scalable analytical solutions like dashboards.
- Unternehmen: Grammarly empowers innovation and collaboration among engineers and researchers in a remote-first hybrid model.
- Vorteile: Professional growth through training, coaching, and regular feedback; supportive employee resource groups.
- Weitere Informationen: Collaborate in person 3 weeks per quarter at the team's hub.
- Warum dieser Job: Join a team that values ethical and impactful work while influencing product roadmaps.
- Qualifikationen: 8+ years of experience in analytics roles and strong SQL skills in modern data stacks like Databricks.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Der Analytics Engineer wird mit Produkt-, Marketing- und Geschäftsführern sowie anderen Datenexperten zusammenarbeiten, um außergewöhnliche und skalierbare analytische Lösungen für unser Unternehmen zu schaffen. Die Ingenieure und Forscher von Grammarly haben die Freiheit, zu innovieren und Durchbrüche zu entdecken – und damit unseren Produktfahrplan zu beeinflussen. Die Komplexität unserer technischen Herausforderungen wächst schnell, während wir unsere Schnittstellen, Algorithmen und Infrastrukturen skalieren.
Ihr Einfluss:
- Verantwortung für die letzte Meile der Datenlieferung für Produkt- und Geschäftspartner.
- Tiefes Verständnis für das Geschäft, die Chancen und Probleme Ihrer Partner und wie diese mit Daten gelöst werden können.
- Enger Austausch mit Datenwissenschaftlern zur Definition und Operationalisierung kritischer Geschäftszahlen.
- Zusammenarbeit mit Dateningenieuren zur Gestaltung dimensionaler Tabellen, die von Power-Usern und anderen Entwicklern verwendet werden.
- Schreiben komplexer, produktionsreifer SQL-Pipelines unter Verwendung bewährter Ingenieurpraktiken für Tests, Versionskontrolle und Dokumentation.
- Erstellung skalierbarer analytischer Lösungen wie Dashboards, Warnmeldungen und Tools, um Selbstbedienungsberichte und Analysefähigkeiten für Ihre Benutzer zu ermöglichen.
- Kontinuierliche Neubewertung unseres Datenökosystems im Vergleich zu den besten Praktiken der Branche und neuen Drittanbieter-Technologien, um sicherzustellen, dass die Analytics-Stack von Grammarly erstklassig bleibt.
Wir suchen jemanden, der:
- Unsere EAGER-Werte verkörpert – ethisch, anpassungsfähig, zäh, empathisch und bemerkenswert.
- Von unseren MOVE-Prinzipien inspiriert ist, die den Rahmen dafür bilden, wie bei Grammarly gearbeitet wird: schnell handeln und schneller lernen, obsessiv Wert für den Kunden schaffen, Einfluss über Aktivität stellen und gesunde Meinungsverschiedenheiten, die auf Vertrauen basieren, annehmen.
- In der Lage ist, persönlich 3 Wochen pro Quartal zusammenzuarbeiten und gegebenenfalls zu dem Hub zu reisen, wo das Team ansässig ist.
- Exzellent in der Verwendung von SQL für die Entwicklung von Datenpipelines in einem modernen Daten-Stack (Databricks, Snowflake, BigQuery, Redshift, dbt usw.) ist.
- Über 8 Jahre Berufserfahrung als Analytics Engineer, Data Engineer, Business Intelligence Engineer, Product Analyst oder in einer ähnlichen Rolle verfügt.
- Mit Datenmodellierungsprinzipien und bewährten Praktiken vertraut ist.
- Starke analytische und kritische Denkfähigkeiten, hohe Aufmerksamkeit für Details und eine starke Neigung zu Einfluss und umsetzbaren Erkenntnissen hat.
- Eine Leidenschaft dafür hat, Erkenntnisse durch die Sprache der Daten zu kommunizieren.
Unterstützung für Sie, beruflich und persönlich:
- Berufliches Wachstum: Wir glauben, dass Autonomie und Vertrauen entscheidend sind, um unsere Teammitglieder zu ermächtigen, ihre beste, innovativste Arbeit auf eine Weise zu leisten, die mit ihren Interessen, Talenten und ihrem Wohlbefinden übereinstimmt. Wir unterstützen auch die berufliche Entwicklung und den Aufstieg durch Schulungen, Coaching und regelmäßiges Feedback.
- Ein verbundenes Team: Grammarly entwickelt ein Produkt, das Menschen hilft, sich zu verbinden, und wir wenden diese Denkweise auf unser eigenes Team an. Unser remote-first Hybridmodell ermöglicht eine hochgradig kollaborative Kultur, die durch unsere EAGER-Werte unterstützt wird. Wir arbeiten daran, Zugehörigkeit unter den Teammitgliedern auf verschiedene Weise zu fördern.
- Wir ermutigen Sie, sich zu bewerben: Bei Grammarly schätzen wir unsere Unterschiede und ermutigen alle zur Bewerbung. Grammarly ist ein Unternehmen mit gleichen Chancen. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Rasse oder ethnischer Herkunft, Religion oder Glauben, Geschlecht, Behinderung, sexueller Identität oder Alter.
Senior Analytics Engineer Arbeitgeber: Grammarly
Grammarly is committed to professional development and fostering belonging through employee resource groups. Located in a remote-first environment, the company promotes a collaborative culture aligned with its EAGER values. Join a team that celebrates diversity and encourages innovative contributions.
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 Grammarly 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 Grammarly gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Grammarly 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 Grammarly entscheidend sein!
