Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Berichte und Dashboards, um Daten in konkrete Lösungen zu übersetzen.
- Unternehmen: Modernes Unternehmen im Bereich Data Analytics mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite mit neuesten Technologien.
- Qualifikationen: Abschluss in einem relevanten Bereich und Erfahrung im Data Analytics Umfeld.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Was du bewegst: Berichte, Dashboards und KPI-Logiken, die im Business genutzt werden, entwickelst du und arbeitest dabei eng mit den Fachbereichen zusammen, um deren Fragestellungen in konkrete Lösungen zu übersetzen. Datenstrecken entwickelst du und bereitest Daten aus verschiedenen Quellen für Analysen und das Reporting auf. Fachliche Fragestellungen verstehst du und überführst diese in geeignete Datenmodelle, KPI-Logiken und analytische Lösungen. Sicher stellst du, dass Daten und Reports stabil laufen, und entwickelst bestehende Lösungen kontinuierlich weiter. In einem modernen Cloud-Analytics-Umfeld arbeitest du mit Technologien wie Power BI, Databricks, SQL und PySpark.
Was dich auszeichnet: Einen technischen, naturwissenschaftlichen, wirtschaftswissenschaftlichen oder vergleichbaren Hochschul- oder Fachhochschulabschluss bringst du in Kombination mit Berufserfahrung mit. Mehrjährige Erfahrung im Data-Analytics-, BI- oder Analytics-Engineering-Umfeld zeichnet dich aus. Sehr gute Kenntnisse in Power BI sowie Erfahrung in der Entwicklung performanter Reporting- und KPI-Lösungen bringst du mit. Über sehr gute SQL-Kenntnisse sowie Erfahrung mit Python oder PySpark verfügst du. Erfahrung in der Datenmodellierung und Datenaufbereitung in modernen Cloud-Data-Warehouse- oder Lakehouse-Umgebungen bringst du mit. Eine strukturierte, verantwortungsbewusste und eigenständige Arbeitsweise mit dem Anspruch, Lösungen aktiv mitzugestalten, zeichnet dich aus. Gute Deutschkenntnisse runden dein Profil ab.
Data Analytics Engineer / Analystin (a*) Arbeitgeber: Hamburger Energienetze GmbH
Als Arbeitgeber bieten wir dir ein inspirierendes Arbeitsumfeld, in dem du deine Fähigkeiten im Bereich Data Analytics voll entfalten kannst. Unsere moderne Cloud-Analytics-Infrastruktur und die enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachbereichen ermöglichen dir nicht nur die Entwicklung innovativer Lösungen, sondern auch kontinuierliche persönliche und berufliche Weiterentwicklung. Zudem fördern wir eine offene und kollegiale Unternehmenskultur, die Kreativität und Teamarbeit schätzt und dir die Möglichkeit gibt, aktiv an der Gestaltung unserer Datenstrategien mitzuwirken.
Kontaktdaten:
Hamburger Energienetze GmbH Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Analytics Engineer / Analystin (a*) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Oft sind es persönliche Empfehlungen, die den entscheidenden Unterschied machen können!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass Stellenanzeigen veröffentlicht werden. Kontaktiere Unternehmen direkt und frage nach möglichen offenen Positionen. Zeig dein Interesse und deine Motivation!
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dir Gedanken über typische Fragen im Data Analytics-Bereich und bereite Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit vor. So kannst du deine Fähigkeiten und Erfahrungen überzeugend präsentieren.
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du eine Stelle bei uns siehst, die dir gefällt, bewirb dich direkt über unsere Website. Das zeigt, dass du wirklich interessiert bist und erleichtert uns die Bearbeitung deiner Bewerbung!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Analytics Engineer / Analystin (a*) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!:Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du dich für die Stelle als Data Analytics Engineer / Analystin interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig und hebt dich von anderen ab.
Betone deine Erfahrungen:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen im Bereich Data Analytics. Zeige konkret auf, wie du mit Tools wie Power BI, SQL oder Python gearbeitet hast. Wir wollen wissen, was du kannst und wie du uns unterstützen kannst!
Klarheit ist der Schlüssel:Achte darauf, dass deine Bewerbung klar und strukturiert ist. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, dass du die richtige Person für die Stelle bist!
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und du alle notwendigen Informationen bereitstellst. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Hamburger Energienetze GmbH vorbereitet
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dir ein genaues Bild von den Aufgaben, die du als Data Analytics Engineer oder Analystin übernehmen wirst. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten zu den geforderten Kompetenzen passen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Situationen aus deiner Vergangenheit, in denen du mit Power BI, SQL oder Python gearbeitet hast. Sei bereit, diese Beispiele im Interview zu erläutern und zu zeigen, wie du Probleme gelöst und Mehrwert geschaffen hast.
✨Fragen stellen
Zeige Interesse an der Firma und der Position, indem du Fragen stellst. Frag nach den aktuellen Projekten im Bereich Datenanalyse oder wie das Team zusammenarbeitet. Das zeigt, dass du engagiert bist und wirklich an der Rolle interessiert bist.
✨Technische Vorbereitung
Da du mit Technologien wie Databricks und PySpark arbeiten wirst, solltest du dich mit diesen Tools vertraut machen. Vielleicht kannst du sogar ein kleines Projekt oder eine Übung durchführen, um dein Wissen aufzufrischen und im Interview darüber sprechen zu können.
