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: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse mit modernsten Technologien.
- Qualifikationen: Erfahrung in Power BI, SQL und Python/PySpark erforderlich.
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.
Reporting 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 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 Analytics und BI 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 Reporting Analytics Engineer Power BI (a ) erhalten könnten
✨Netzwerken ist alles!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Oft sind es persönliche Empfehlungen, die den Unterschied machen, also lass uns aktiv sein und unser Netzwerk erweitern!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass Stellenanzeigen veröffentlicht werden. Gehe direkt auf Unternehmen zu, die dich interessieren, und frage nach möglichen Möglichkeiten. Wir können auch Initiativbewerbungen über unsere Website einreichen!
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Informiere dich über das Unternehmen und die Technologien, die sie nutzen. Übe typische Interviewfragen und sei bereit, deine Erfahrungen mit Power BI, SQL und Python zu teilen. Lass uns zeigen, was wir draufhaben!
✨Feedback einholen!
Nach einem Interview ist es wichtig, Feedback zu bekommen. Frag nach, was gut lief und wo du dich verbessern kannst. Das hilft uns, beim nächsten Mal noch besser abzuschneiden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Reporting 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 Reporting 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 konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, wo du diese Skills eingesetzt hast.
Verstehe die Anforderungen:Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und passe deine Bewerbung an die spezifischen Anforderungen an. Wenn wir sehen, dass du die Fachfragen verstehst und passende Lösungen anbieten kannst, wird das deine Chancen erhöhen!
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 Reporting 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
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 Erwartungen an die Rolle zu erfahren. Fragen zu den verwendeten Technologien oder den Herausforderungen im Team sind immer gut!
✨Technische Vorbereitung
Da die Rolle technische Fähigkeiten erfordert, solltest du dich auf mögliche technische Fragen oder Tests 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.
