Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle AWS-basierte Daten-Pipelines und optimiere Kampagnenmanagement mit deinem Team.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Data & AI mit starkem Fokus auf Teamarbeit.
- Vorteile: Mobiles Arbeiten, Erfolgsbeteiligung, subventioniertes Fitnessstudio und Mitarbeitervergünstigungen.
- Weitere Informationen: Moderne Arbeitsumgebung mit vielen Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte datengetriebene Services und erziele echten Business Impact in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Studienabschluss in Informatik oder Wirtschaft, sehr gute Python- und SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Der Bereich Data & AI entwickelt auf einer skalierenden AWS‑Infrastruktur datengetriebene Services mit signifikantem Business Impact. Dafür arbeiten Platform Engineers, Data Engineers, Data Analysts und Data Scientists gemeinsam an modernen Technologien, um unseren Fachabteilungen maßgeschneiderte, datengetriebene Services zur Verfügung zu stellen. In unserer Abteilung Data Analytics & Campaigning in Hamburg optimierst Du mit den Kolleg:innen im Team technisch und inhaltlich das freenet Kampagnenmanagement – von der Kampagnenidee bis zur Optimierung nach Bewertung der Kampagnenperformance.
Deine Aufgaben:
- Data Engineering: Die Entwicklung unserer AWS‑basierten Campaigning Daten‑Pipelines liegt in Deiner Hand.
- Datenqualität und Betrieb: Du etablierst Datenqualitätsprüfungen, Monitoring und Alerting und unterstützt beim Incident‑Handling.
- Schnittstellen und Co: Durch die Orchestrierung des Datenaustauschs mit operativen und analytischen Systemen stellst Du sicher, dass die Daten zum richtigen Zeitpunkt dorthin gelangen, wo sie gebraucht werden.
Dein Profil:
- Erfolgreicher Studienabschluss der (Wirtschafts‑)Informatik, Wirtschaftswissenschaften oder eines vergleichbaren Studiengangs.
- Sehr gute Python‑Kenntnisse für die Pipeline‑ und Softwareentwicklung.
- Gute SQL‑Kenntnisse für die Datenmodellierung und -analyse.
- Kenntnisse im Aufbau, Betrieb und in der Wartung von Daten‑Pipelines.
- Routinierter Umgang mit modernen Software‑Engineering‑Praktiken (Git, Code Reviews, CI/CD, Testing).
- „Hands‑on“ Mentalität und Lust, sich in neue Themen/Technologien einzuarbeiten.
- Praktische Erfahrung mit AWS (z. B. Glue, Lambda, Step Functions); Kenntnisse in Spark/Databricks sind ein Plus.
Deine Benefits:
- Mobiles Arbeiten.
- Erfolgsbeteiligung.
- Subventioniertes Fitnessstudio.
- Modernes Arbeitsumfeld.
- Mitarbeitervergünstigungen.
Beschäftigungsart: Festanstellung – Vollzeit.
Data Analytics Engineer Campaigning (w/m/d) Arbeitgeber: Gravis
Als Arbeitgeber im Bereich Data & AI bieten wir in Hamburg ein modernes Arbeitsumfeld, das auf Teamarbeit und Innovation setzt. Unsere Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitsmodellen, einer Erfolgsbeteiligung sowie einem subventionierten Fitnessstudio, was zu einer ausgewogenen Work-Life-Balance beiträgt. Zudem fördern wir die persönliche und berufliche Weiterentwicklung durch spannende Projekte und den Einsatz neuester Technologien.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Analytics Engineer Campaigning (w/m/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 Gravis 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 Data Analytics Engineer Campaigning (w/m/d) 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 Data Analytics Engineer Campaigning (w/m/d) bei Gravis gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Gravis 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 Gravis entscheidend sein!
