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 zwischen den Fachbereichen und ermöglicht es dir, deine Ideen aktiv einzubringen und umzusetzen. Zudem profitierst du von flexiblen Arbeitszeiten und modernen Technologien, die dir helfen, deine Fähigkeiten im Bereich Data Analytics weiter auszubauen.
Kontaktdaten:
Hamburger Energienetze GmbH Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Reporting Analytics Engineer Power BI (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 und frage nach möglichen offenen Positionen. Zeig dein Interesse und deine Motivation!
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dir Gedanken über typische Fragen im Bereich Data Analytics und Power BI. Übe deine Antworten und sei bereit, deine bisherigen Projekte und Erfahrungen zu präsentieren.
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du eine Stelle bei uns siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden und zeigst, dass du wirklich interessiert bist!
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 genau zu StudySmarter passt. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft für Daten und Analytics zeigen.
Betone deine Erfahrungen:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen im Bereich Data Analytics und BI. Zeige konkret, wie du mit Power BI, SQL oder Python gearbeitet hast. Das hilft uns, deine Fähigkeiten besser einzuschätzen!
Sei strukturiert:Achte darauf, dass deine Bewerbung klar und übersichtlich ist. Gliedere dein Anschreiben und deinen Lebenslauf gut, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Eine gute Struktur zeigt uns auch deine organisatorischen Fähigkeiten!
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alles an die richtige Stelle kommt und wir deine Unterlagen schnell bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
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 PySpark 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.
✨Präsentiere deine analytischen Fähigkeiten
Da die Rolle stark auf Datenanalyse fokussiert ist, sei bereit, deine analytischen Denkfähigkeiten unter Beweis zu stellen. Du könntest gebeten werden, ein Beispiel für ein Datenmodell oder eine KPI-Logik zu skizzieren. Übe, deine Gedanken klar und strukturiert zu präsentieren.
