Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Berichte und Dashboards, um Daten in Lösungen zu übersetzen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Cloud-Analytics mit modernem Arbeitsumfeld.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse mit modernen Technologien wie Power BI und SQL.
- 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 - 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, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Events oder Meetups suchen, wo du Gleichgesinnte treffen und dein Netzwerk erweitern kannst!
✨Zeig deine Skills!
Erstelle ein Portfolio oder eine kleine Demo deiner besten Projekte in Power BI oder SQL. So können wir potenziellen Arbeitgebern direkt zeigen, was wir draufhaben und wie wir ihre Herausforderungen lösen können.
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dir Gedanken über typische Fragen im Data Analytics-Bereich und übe deine Antworten. Lass uns auch Rollenspiele machen, um sicherzustellen, dass du selbstbewusst und gut vorbereitet ins Interview gehst!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du eine Stelle gefunden hast, die dir gefällt, bewirb dich direkt über unsere Website. Das zeigt Initiative und wir können sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell an die richtige Stelle gelangt!
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 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 interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig und hebt dich von anderen ab.
Betone deine Skills:Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in Power BI, SQL und Python klar hervorhebst. Wir suchen nach konkreten Beispielen, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast, um Probleme zu lösen oder Projekte erfolgreich abzuschließen.
Struktur ist alles:Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende klare Absätze und Überschriften, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Eine übersichtliche Bewerbung zeigt uns auch, dass du organisiert und detailorientiert bist.
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie an die richtige Stelle gelangt und du alle notwendigen Informationen bereitstellst. Außerdem kannst du dort auch mehr über uns erfahren!
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. Vielleicht gibt es technische Fragen oder sogar eine praktische Aufgabe während des Interviews. Übe im Vorfeld, um sicher und kompetent aufzutreten.
✨Fragen stellen
Nutze die Gelegenheit, um Fragen zu stellen. Frag nach den aktuellen Projekten, den verwendeten Technologien oder der Teamstruktur. Das zeigt dein Interesse und hilft dir, einen besseren Eindruck von der Unternehmenskultur zu bekommen.
