Auf einen Blick
- Aufgaben: Du verantwortest die Integration von Datenquellen und entwickelst belastbare Datenmodelle für Reporting.
- Unternehmen: Ein wachsendes Unternehmen im Infrastruktur- und Energieumfeld befindet sich in einer spannenden Transformationsphase.
- Vorteile: Flexible Arbeitsmodelle und ein attraktives Vergütungs- und Leistungspaket inklusive betrieblicher Altersvorsorge.
- Weitere Informationen: Die Position bietet moderne Arbeitsumgebungen mit einem klaren Fokus auf Digitalisierung.
- Warum dieser Job: Gestalte aktiv den Aufbau einer neuen Datenlandschaft im Rahmen eines Carve-outs.
- Qualifikationen: Mehrjährige Erfahrung im Data- oder Analytics-Umfeld sowie sehr gute Kenntnisse in SQL und Datenmodellierung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Ein wachsendes Unternehmen im Infrastruktur- und Energieumfeld befindet sich im Rahmen eines Carve-outs in einer spannenden Transformationsphase. Dabei werden zentrale Daten- und Analytics-Strukturen neu aufgebaut, um eine einheitliche und verlässliche Datengrundlage für Reporting und Analysen zu schaffen. Im Mittelpunkt stehen die Integration unterschiedlicher Datenquellen, der Aufbau konsistenter Datenmodelle sowie die Weiterentwicklung moderner Reporting- und Analytics-Lösungen für die gesamte Organisation.
Gesucht wird ein Data Product Engineer (m/w/d), der den Aufbau dieser Datenlandschaft aktiv mitgestaltet und die Brücke zwischen Fachbereich, Analytics und Data Engineering schlägt.
Deine Aufgaben
- Du verantwortest Data Products von der Anbindung der Datenquellen bis zur Nutzung in Analytics und Reporting.
- Du führst Daten aus unterschiedlichen Systemen (z. B. SAP, M365) zusammen und entwickelst belastbare Datenmodelle sowie den semantischen Layer.
- Du übersetzt fachliche Anforderungen in Datenmodelle und Auswertungslogiken und stellst sicher, dass Kennzahlen und Definitionen unternehmensweit einheitlich verwendet werden.
- Du arbeitest mit Analytics-Tools wie Power BI oder SAC und sorgst dafür, dass Reports auf einer sauberen Datenbasis aufbauen.
- Du stellst Datenqualität, Nachvollziehbarkeit und Governance sicher, arbeitest eng mit Data Engineers und externen Partnern zusammen und bringst Struktur in bestehende Datenlandschaften.
- Im Rahmen des Carve-outs wirkst du aktiv am Aufbau der zukünftigen Datenlandschaft mit.
Dein Profil
- Abgeschlossenes Studium oder eine vergleichbare Ausbildung im Bereich IT, Data, Analytics oder einem verwandten Fachgebiet.
- Mehrjährige Erfahrung im Data- oder Analytics-Umfeld (z. B. Analytics Engineering, BI, Data Products).
- Sehr gute Kenntnisse in SQL und Datenmodellierung sowie Erfahrung mit ERP-Daten, idealerweise SAP.
- Praxiserfahrung mit Power BI, SAC oder vergleichbaren Analytics-Tools.
- Verständnis für semantische Datenmodelle, konsistente Kennzahlen und Datenqualität.
- Fähigkeit, fachliche Anforderungen in technische Lösungen zu übersetzen und mit Fachbereichen sowie IT auf Augenhöhe zusammenzuarbeiten.
- Strukturierte Arbeitsweise, analytisches Denken und die Bereitschaft, bestehende Lösungen kritisch zu hinterfragen.
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
Das bietet dir die Position
- Die Stabilität eines etablierten Unternehmens kombiniert mit echtem Gestaltungsspielraum.
- Flexible Arbeitsmodelle mit der Möglichkeit, regelmäßig im Homeoffice zu arbeiten.
- Attraktives Vergütungs- und Leistungspaket inklusive betrieblicher Altersvorsorge.
- Modernes Arbeitsumfeld mit einem klaren Fokus auf Digitalisierung, Daten und effiziente Prozesse.
- Fachliche und persönliche Entwicklungsmöglichkeiten in einem Umfeld mit Wachstumsperspektive.
Analytics Engineer (m/w/d) BI & Reporting Arbeitgeber: Harvey Nash Group
Das Unternehmen bietet Stabilität und Gestaltungsspielraum in einem wachsenden Umfeld. Es befindet sich im Infrastruktur- und Energieumfeld und fördert die persönliche Entwicklung. Flexible Arbeitsmodelle ermöglichen regelmäßiges Arbeiten im Homeoffice.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Analytics Engineer (m/w/d) BI & Reporting erhalten könnten
✨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 Harvey Nash Group 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 Analytics Engineer (m/w/d) BI & Reporting 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 Analytics Engineer (m/w/d) BI & Reporting bei Harvey Nash Group gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Harvey Nash Group 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 Harvey Nash Group entscheidend sein!
