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 Entwicklungschancen.
- 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 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 Engineering und 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 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.
✨Präsentiere deine Projekte!
Habe eine Auswahl deiner besten Projekte bereit, um sie potenziellen Arbeitgebern zu zeigen. Zeige, wie du Datenmodelle und KPI-Lösungen entwickelt hast – das macht Eindruck!
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 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 voranzutreiben.
Struktur ist alles:Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende klare Absätze und Überschriften, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Ein übersichtliches Layout macht einen guten Eindruck!
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 auf deine Unterlagen!
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, wie du Datenmodelle entwickelt, KPIs definiert oder Reporting-Lösungen implementiert hast. Konkrete Beispiele helfen, deine Fähigkeiten greifbar zu machen.
✨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, um sicherzustellen, dass du deine Kenntnisse klar und verständlich präsentieren kannst.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen möchtest. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über das Team und die Unternehmenskultur zu erfahren. Fragen zu den verwendeten Technologien oder den Herausforderungen im Team sind immer gut!
