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. Stell Fragen, teile deine Projekte und zeig dein Interesse an Data Analytics – so bleibst du im Gedächtnis!
✨Praktische Beispiele zeigen
Bereite dich darauf vor, konkrete Beispiele deiner bisherigen Arbeiten zu präsentieren. Zeig, wie du Datenmodelle erstellt oder KPIs entwickelt hast – das macht einen bleibenden Eindruck!
✨Sei proaktiv im Gespräch
Stell während des Interviews Fragen, die dein Interesse an der Position und dem Unternehmen zeigen. Das zeigt, dass du nicht nur auf einen Job aus bist, sondern wirklich zur Lösung beitragen möchtest.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir bei StudySmarter lieben es, wenn du dich direkt über unsere Plattform bewirbst. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns landet!
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 Skills:Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in Power BI, SQL und Python klar hervorhebst. Wir wollen sehen, wie du diese Technologien in der Vergangenheit genutzt hast, um Probleme zu lösen oder Projekte voranzutreiben. Zeig uns, was du drauf hast!
Verstehe die Anforderungen:Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und passe deine Bewerbung an die spezifischen Anforderungen an. Wenn wir sehen, dass du die geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen mitbringst, wird das deine Chancen erhöhen, bei uns ins Gespräch zu kommen.
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Außerdem kannst du dort auch mehr über unser Team und unsere Kultur erfahren!
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 Team und die Projekte zu erfahren, an denen du arbeiten würdest.
✨Technische Vorbereitung
Da die Rolle technische Fähigkeiten erfordert, solltest du dich auf mögliche technische Fragen oder Aufgaben vorbereiten. Übe SQL-Abfragen oder erstelle ein einfaches Dashboard in Power BI, um sicherzustellen, dass du deine Kenntnisse auffrischst und bereit bist, sie im Interview zu demonstrieren.
