Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Berichte und Dashboards, um Daten in konkrete Lösungen zu übersetzen.
- Unternehmen: Modernes Unternehmen im Cloud-Analytics-Bereich mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Arbeite mit neuesten Technologien und gestalte analytische 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 Engineer Analytics Power BI Cloud (a ) Arbeitgeber: Hamburger Energienetze GmbH
Als Arbeitgeber bieten wir dir die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf moderne Cloud-Analytics-Technologien setzt. Unsere offene Unternehmenskultur fördert den Austausch von Ideen und die Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachbereichen, was dir hilft, deine Fähigkeiten kontinuierlich weiterzuentwickeln. Zudem bieten wir attraktive Weiterbildungsmöglichkeiten und ein flexibles Arbeitsumfeld, das dir eine ausgewogene Work-Life-Balance ermöglicht.
Kontaktdaten:
Hamburger Energienetze GmbH Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer Analytics Power BI Cloud (a ) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Oft sind es persönliche Empfehlungen, die den entscheidenden Unterschied machen können!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass Stellenanzeigen veröffentlicht werden. Kontaktiere Unternehmen direkt über unsere Website und zeige dein Interesse an möglichen Positionen im Bereich Data Engineering.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Power BI, SQL und Python auffrischst. Übe typische Fragen und Szenarien, die dir in einem technischen Interview begegnen könnten.
✨Zeige deine Projekte!
Habe eine Sammlung deiner besten Projekte bereit, um sie potenziellen Arbeitgebern zu präsentieren. Das kann ein großer Pluspunkt sein, um deine Fähigkeiten im Bereich Datenanalyse und Reporting zu demonstrieren.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer Analytics Power BI Cloud (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 Engineer interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig und hebt dich von anderen ab.
Betone deine Erfahrungen:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen im Bereich Data Analytics und BI. Zeige konkret auf, wie du mit Power BI, SQL oder PySpark gearbeitet hast und welche Erfolge du dabei erzielt hast. Das gibt uns einen klaren Eindruck von deinem Können!
Sei strukturiert:Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende klare Absätze und Überschriften, um deine Qualifikationen und Erfahrungen übersichtlich darzustellen. Das erleichtert uns das Lesen und zeigt, dass du organisiert bist.
Bewirb dich über unsere Website:Wir freuen uns, wenn du dich direkt über unsere Website bewirbst! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell bei uns ankommt und wir sie direkt bearbeiten können. Außerdem findest du dort alle Infos zu unserem Bewerbungsprozess.
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 Engineer Analytics Power BI Cloud 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 auf, wie du Datenmodelle entwickelt, KPIs definiert oder Reporting-Lösungen implementiert hast. Das hilft, deine praktischen Fähigkeiten zu untermauern.
✨Technisches Know-how demonstrieren
Sei bereit, dein Wissen über Power BI, SQL und PySpark zu zeigen. Vielleicht gibt es technische Fragen oder sogar praktische Tests. Übe im Vorfeld mit diesen Technologien, um sicher und kompetent aufzutreten.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich Cloud-Analytics oder wie das Team zusammenarbeitet, um Lösungen zu entwickeln.
