Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue und pflege Datenmodelle, die Entscheidungen im Unternehmen unterstützen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einem dynamischen Datenplattform-Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit vielen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 6 Jahre Erfahrung in Analytics Engineering oder verwandten Bereichen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Position Summary
We’re looking for a Principal Analytics Engineer to join our data platform team.
You’ll sit at the intersection of raw data and the people who rely on it, building and maintaining the models, pipelines, and reporting surfaces that power decisions across the company.
This is a hands‑on technical role with real stakeholder exposure.
The right person is comfortable tracing a data issue from source system to dashboard, knows how to turn a vague business question into a well‑scoped data model, and cares about making data trustworthy and easy to use.
- What You’ll Do
- Build and maintain curated data models for product usage, customer adoption, account health, and go‑to‑market reporting.
- Own warehouse transformations end to end, from raw ingestion through to the stable, documented tables that downstream tools and teams depend on.
- Support ingestion from a variety of sources: Saa S platforms, product telemetry, APIs, spreadsheets, and operational databases.
- Debug data issues across the full stack, source systems, pipelines, warehouse models, and BI dashboards.
- Partner with stakeholders across product, sales, customer success, marketing, finance, and engineering to understand and deliver on data needs.
- Triage and resolve data support requests, including access, metric definitions, broken dashboards, and data discoverability questions.
- Improve documentation, data lineage, and discoverability so teams can self‑serve without relying on tribal knowledge.
- Help establish and reinforce good data practices, governance, access patterns, model ownership, and freshness standards.
- What We’re Looking For
- 6+ years in analytics engineering, data engineering, or a closely related role.
- Strong SQL and experience shipping production‑grade analytical models.
- Hands‑on experience with a modern cloud data warehouse (Big Query, Snowflake, Redshift, or similar).
- Experience with a transformation framework like dbt, SQLMesh, or equivalent.
- Equal Opportunity
All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, religion, sex or national origin.
#J-18808-Ljbffr
Principal Analytics Engineer Arbeitgeber: Harness
Als Principal Analytics Engineer in unserem dynamischen Team haben Sie die Möglichkeit, an der Schnittstelle zwischen Rohdaten und den Entscheidungsträgern zu arbeiten. Wir bieten eine unterstützende Arbeitskultur, die auf Zusammenarbeit und Innovation setzt, sowie zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Unser Standort fördert ein kreatives Umfeld, in dem Ihre Fähigkeiten geschätzt werden und Sie aktiv zur Verbesserung unserer Datenpraktiken beitragen können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Principal Analytics Engineer erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Harness zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Principal Analytics Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Principal Analytics Engineer bei Harness gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Harness vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Harness entscheidend sein!
