Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Berichte und Dashboards, um Daten in Lösungen zu übersetzen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Data 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 und arbeite mit neuesten Technologien.
- 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 für BI und Reporting 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 zwischen den Fachbereichen und ermöglicht es dir, deine Ideen aktiv einzubringen und umzusetzen. Zudem profitierst du von flexiblen Arbeitszeiten und modernen Technologien, die dir helfen, deine Projekte erfolgreich zu realisieren.
Kontaktdaten:
Hamburger Energienetze GmbH Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Analytics Engineer für BI und Reporting erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und Xing, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Oft sind es persönliche Empfehlungen, die den entscheidenden Unterschied machen!
✨Zeig deine Skills!
Erstelle ein Portfolio oder eine kleine Demo deiner besten Projekte. Wenn du deine Fähigkeiten in Power BI oder SQL direkt vorzeigen kannst, beeindruckt das potenzielle Arbeitgeber.
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dir Gedanken über typische Fragen im Data Analytics-Bereich und übe deine Antworten. Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner Erfahrung zu teilen, die deine Problemlösungsfähigkeiten zeigen.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir haben viele spannende Stellenangebote für Data Analytics Engineers. Schau vorbei und bewirb dich direkt – so hast du die besten Chancen, uns von deinen Fähigkeiten zu überzeugen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Analytics Engineer für BI und Reporting 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 Erfahrungen:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten im Bereich BI und Reporting. Welche Technologien hast du verwendet? Wie hast du Datenmodelle entwickelt? Zeig uns, dass du die nötige Erfahrung mitbringst, um bei uns durchzustarten!
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 freuen uns, wenn du dich direkt über unsere Website bewirbst! Dort findest du alle Informationen zur Stelle und kannst sicherstellen, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt. Lass uns gemeinsam die Zukunft der Datenanalyse gestalten!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Hamburger Energienetze GmbH vorbereitet
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dir vor dem Interview klar, welche spezifischen Anforderungen an die Rolle des Data Analytics Engineers gestellt werden. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den genannten Technologien wie Power BI, SQL und PySpark passen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung zu nennen, die zeigen, wie du Datenmodelle entwickelt oder KPI-Logiken implementiert hast. Das hilft, deine praktischen Fähigkeiten zu untermauern und zeigt, dass du die Herausforderungen der Position verstehst.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und gibt dir die Möglichkeit, mehr über die Arbeitsweise im Unternehmen und die Zusammenarbeit mit den Fachbereichen zu erfahren.
✨Technische Vorbereitung
Falls möglich, frische deine Kenntnisse in den relevanten Technologien auf. Mache dich mit aktuellen Trends im Bereich Data Analytics vertraut und sei bereit, technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Aufgaben zu lösen, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
