Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Berichte und Dashboards, um Daten in Lösungen zu übersetzen.
- Unternehmen: Modernes Unternehmen im Bereich Data Analytics mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Nutze Power BI und moderne Technologien, um echte Datenlösungen zu schaffen.
- 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 - Power BI (a*) Arbeitgeber: Hamburger Energienetze GmbH
Als Arbeitgeber bieten wir dir die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf Teamarbeit und kontinuierliche Weiterbildung setzt. Unsere Unternehmenskultur fördert Kreativität und Eigenverantwortung, während wir dir durch gezielte Schulungen und Entwicklungsmöglichkeiten helfen, deine Karriere im Bereich Data Analytics voranzutreiben. Zudem profitierst du von flexiblen Arbeitszeiten und einer modernen Arbeitsumgebung, die dir die besten Voraussetzungen für eine erfolgreiche Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachbereichen bietet.
Kontaktdaten:
Hamburger Energienetze GmbH Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Analytics Engineer - Power BI (a*) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Insights über die Firma oder die Rolle, die dich interessiert – das zeigt dein Interesse und kann dir wertvolle Informationen liefern.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du typische Fragen für Data Analytics Engineers recherchierst. Übe deine Antworten laut, damit du sicherer auftrittst. Zeig, dass du nicht nur die technischen Skills hast, sondern auch die Fähigkeit, komplexe Daten in verständliche Lösungen zu übersetzen.
✨Tipp Nummer 3
Mach dich mit den Tools vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Power BI und SQL. Vielleicht kannst du ein kleines Projekt starten, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren. Das zeigt, dass du proaktiv bist und bereit, dich weiterzuentwickeln.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Und vergiss nicht, dein Interesse an der Firma und der Position in deinem Gespräch zu betonen – das macht einen großen Unterschied!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Analytics Engineer - 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 jemandem, der diese Technologien beherrscht, also zeig uns, wie du sie in der Vergangenheit eingesetzt hast, um Probleme zu lösen oder Projekte voranzutreiben.
Sei strukturiert:Eine klare Struktur in deiner Bewerbung ist wichtig. Gliedere dein Anschreiben und deinen Lebenslauf übersichtlich, damit wir schnell die relevanten Informationen finden können. Denk daran, dass wir auf der Suche nach einer verantwortungsbewussten und eigenständigen Arbeitsweise sind!
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 darauf, von dir zu hören!
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 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, den verwendeten Technologien oder wie das Team zusammenarbeitet. Das zeigt, dass du engagiert bist und wirklich an der Rolle interessiert bist.
✨Technische Vorbereitung
Da du mit Tools wie Power BI und SQL arbeiten wirst, solltest du dich mit diesen Technologien vertraut machen. Vielleicht gibt es Online-Kurse oder Tutorials, die dir helfen können, dein Wissen aufzufrischen oder neue Techniken zu lernen, die du im Interview erwähnen kannst.
