Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Berichte und Dashboards, um Daten in Lösungen zu übersetzen.
- Unternehmen: Modernes Unternehmen im Bereich Cloud-Analytics mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Arbeite mit neuesten Technologien und gestalte datenbasierte 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, SQL, Python) (a*) Arbeitgeber: Hamburger Energienetze GmbH
Unser Unternehmen bietet eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung, in der du als Data Engineer / Analytics die Möglichkeit hast, an spannenden Projekten mit modernsten Technologien wie Power BI, SQL und Python zu arbeiten. Wir fördern eine offene Unternehmenskultur, die Teamarbeit und persönliche Entwicklung unterstützt, und bieten dir zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten sowie flexible Arbeitszeiten, um eine ausgewogene Work-Life-Balance zu gewährleisten. Zudem profitierst du von einem inspirierenden Standort, der den Austausch mit Fachkollegen und kreativen Köpfen fördert.
Kontaktdaten:
Hamburger Energienetze GmbH Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer / Analytics (Power BI, SQL, Python) (a*) 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!
✨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!
Hast du an interessanten Projekten gearbeitet? Teile diese in deinem Portfolio oder auf GitHub. Das zeigt nicht nur deine Fähigkeiten, sondern auch dein Engagement für die Branche.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer / Analytics (Power BI, SQL, Python) (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 bei StudySmarter interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig.
Betone deine Skills:Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in Power BI, SQL und Python klar hervorhebst. Zeig uns konkrete Beispiele, 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 vor dem Interview klar, welche spezifischen Fähigkeiten und Erfahrungen für die Position als Data Engineer wichtig sind. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine bisherigen Projekte und Kenntnisse in Power BI, SQL und Python dazu 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 Anforderungen der Stelle verstehst.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage zum Beispiel nach den aktuellen Projekten im Bereich Cloud-Analytics oder wie das Team zusammenarbeitet, um Lösungen zu entwickeln.
✨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.
