Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Berichte und Dashboards, um Daten in Lösungen zu übersetzen.
- Unternehmen: Modernes Unternehmen im Bereich Cloud-Analytics mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Arbeite mit neuesten Technologien und gestalte datenbasierte Lösungen aktiv mit.
- Qualifikationen: Abschluss in einem relevanten Bereich und Erfahrung in Data Analytics.
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 - Cloud & Power BI (a ) Arbeitgeber: Hamburger Energienetze GmbH
Als Arbeitgeber bieten wir dir die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf kontinuierliche Weiterbildung und persönliche Entwicklung setzt. Unsere offene Unternehmenskultur fördert den Austausch von Ideen und die Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachbereichen, was dir ermöglicht, deine Fähigkeiten im Bereich Data Analytics weiter auszubauen. Zudem profitierst du von flexiblen Arbeitszeiten und modernen Technologien, die dir helfen, deine Projekte erfolgreich umzusetzen.
Kontaktdaten:
Hamburger Energienetze GmbH Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Analytics Engineer - Cloud & Power BI (a ) erhalten könnten
✨Netzwerken ist alles!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Oft sind es persönliche Empfehlungen, die den Unterschied machen, also lass uns aktiv sein und unser Netzwerk erweitern!
✨Sei bereit für technische Gespräche!
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in Power BI, SQL und Python auffrischst. Wir sollten auch Beispiele aus unseren bisherigen Projekten parat haben, um unsere Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Präsentiere deine Projekte!
Erstelle ein Portfolio oder eine Präsentation deiner besten Arbeiten im Bereich Data Analytics. Zeige, wie du Datenmodelle und KPI-Logiken entwickelt hast – das wird uns helfen, uns von anderen Bewerbern abzuheben!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du eine Stelle gefunden hast, die dir gefällt, bewirb dich direkt über unsere Website. Das zeigt dein Interesse und wir können sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit bekommt!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Analytics Engineer - Cloud & Power BI (a ) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erkläre, warum du dich für die Position als Data Analytics Engineer interessierst und was dich an StudySmarter begeistert.
Betone deine relevanten Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine Erfahrungen mit Power BI, SQL und Python klar hervorhebst. Zeig uns konkrete Beispiele, wie du in der Vergangenheit Datenmodelle entwickelt oder Reporting-Lösungen implementiert hast. Das macht einen großen Unterschied!
Struktur ist alles:Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende Absätze und Aufzählungen, um deine Fähigkeiten und Erfahrungen übersichtlich darzustellen. So können wir schnell erkennen, dass du die richtige Person für den Job 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 Unterlagen!
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 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 Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Zeige, wie du Datenmodelle entwickelt, KPIs definiert oder Reporting-Lösungen implementiert hast. Das macht deine Antworten greifbarer und zeigt deine praktische Erfahrung.
✨Technisches Know-how demonstrieren
Sei bereit, dein Wissen über Power BI, SQL und PySpark unter Beweis zu stellen. Du könntest nach Beispielen gefragt werden, wie du diese Technologien in der Praxis eingesetzt hast. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Aufgaben zu lösen.
✨Fragen stellen
Zeige Interesse an der Firma und der Position, indem du Fragen stellst. Frag nach den aktuellen Projekten im Bereich Cloud-Analytics oder wie das Team zusammenarbeitet. Das zeigt, dass du engagiert bist und wirklich an der Rolle interessiert bist.
