Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Berichte und Dashboards, um Daten in konkrete Lösungen zu übersetzen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Cloud-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 den neuesten Technologien.
- Qualifikationen: Abschluss in einem relevanten Bereich und Erfahrung in Data Analytics oder BI.
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
Als Arbeitgeber bieten wir ein dynamisches und innovatives Arbeitsumfeld, in dem du als Data Engineer / Analytics die Möglichkeit hast, an spannenden Projekten mit modernsten Technologien wie Power BI und SQL zu arbeiten. Unsere offene Unternehmenskultur fördert den Austausch zwischen den Fachbereichen und unterstützt deine persönliche und berufliche Weiterentwicklung durch gezielte Schulungen und Workshops. Zudem profitierst du von flexiblen Arbeitszeiten und der Option auf Homeoffice, was 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, SQL, Python) (a*) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, 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 und frage nach möglichen offenen Positionen. Zeig dein Interesse und deine Motivation!
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dir Gedanken über typische Fragen im Data Engineering-Bereich und übe deine Antworten. Sei bereit, deine technischen Fähigkeiten in praktischen Tests unter Beweis zu stellen!
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du eine Stelle bei uns siehst, die dir gefällt, bewirb dich direkt über unsere Website. So hast du die besten Chancen, schnell in den Auswahlprozess zu kommen!
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 und hebt dich von anderen ab.
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 erfolgreich abzuschließen.
Struktur ist alles:Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende klare Absätze und Überschriften, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Eine übersichtliche Bewerbung zeigt uns, dass du auch in deiner Arbeit organisiert bist.
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 übernehmen wirst. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten zu den geforderten Technologien wie Power BI, SQL und Python passen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese Beispiele im Interview zu teilen, um zu zeigen, wie du Datenmodelle entwickelt und KPI-Logiken implementiert hast.
✨Technisches Wissen auffrischen
Stelle sicher, dass du mit den neuesten Entwicklungen in den Technologien, die für die Stelle relevant sind, vertraut bist. Übe eventuell einige SQL-Abfragen oder erstelle ein kleines Dashboard in Power BI, um dein Wissen aufzufrischen und zu demonstrieren.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Teamdynamik zu erfahren. Frage zum Beispiel nach den aktuellen Projekten oder den Herausforderungen, die das Team bewältigen muss.
