Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenpipelines und analytische Tools für skalierbare Lösungen.
- Unternehmen: HubSpot, ein innovatives Unternehmen mit einer Mission, Millionen von Organisationen beim Wachstum zu helfen.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Aktienoptionen und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit hervorragenden Karrierechancen und einem kollaborativen Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und beeinflusse Entscheidungen in einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Kenntnisse moderner Datenwerkzeuge und Erfahrung in SQL, Datenmodellierung und ETL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
HubSpot's Mission ist es, Millionen von Organisationen beim Wachstum zu helfen. Das Operations-Team von HubSpot ist entscheidend für dieses Ziel, indem es die HubSpot-Mitarbeiter unterstützt, die Wachstum vorantreiben und die Kunden von HubSpot bedienen. Unser Ziel in der Operations ist es, fortschrittliche Analytik und algorithmische Intelligenz in die DNA der Entscheidungsfindung bei HubSpot einzubetten. Flexible, gut verbundene und gut gestaltete Daten sind das Rückgrat unserer Strategie, zusammen mit den Analytics Engineers, die diese Landschaft schaffen.
In dieser Rolle wirst du dem Data & AI Foundations-Team beitreten, um eine moderne Datenbasis für effiziente Modelle und Analysen zu entwerfen und aufzubauen. Deine Arbeit wird direkt analytische und ML-Produkte unterstützen, die die Art und Weise verändern, wie wir Entscheidungen in der Operations bei HubSpot treffen. Du bringst ein starkes Interesse daran mit, flexible, wiederverwendbare Architekturen für unsere wertvollsten Datenressourcen zu schaffen, während du deine Expertise in den Werkzeugen und Praktiken, die modernes Analytics Engineering definieren, weiterentwickelst.
Verantwortlichkeiten
- Datenpipelines und analytische Werkzeuge für Skalierung aufbauen und optimieren
- Mit technischen und nicht-technischen Bereichen des Unternehmens zusammenarbeiten und die Lücke zwischen Geschäftsproblemen und technischen Lösungen überbrücken
- Zu den Kern-Datenressourcen beitragen, die gerechte Zuweisungen von Geschäftsbüchern für Vertriebsmitarbeiter im gesamten Unternehmen ermöglichen
- Semantische Modelle erstellen und pflegen, die die Nutzung von Analytik und KI im gesamten Unternehmen unterstützen
- Skalierbare Datenmodelle entwickeln, um wichtige Teile des HubSpot-Geschäfts zu analysieren
- Unsere Suite von dbt-Mustern und -Makros erweitern, um flexible und leicht erweiterbare Datenstrukturen zu ermöglichen
- Datenbeobachtbarkeit und Pipeline-Zuverlässigkeit mit Tools wie Monte Carlo unterstützen
- Analytische Anwendungen in Hex erstellen, um die Befähigung der Stakeholder zu unterstützen
- Anforderungen mit internen Stakeholdern sammeln und zu Arbeitsgruppen im gesamten Projektlebenszyklus beitragen
- Datenpipelines, Prozesse und Best Practices gründlich und konsistent dokumentieren
- Zu gemeinsamen Best Practices in der Analytik innerhalb der breiteren Daten-Community von HubSpot beitragen
Qualifikationen
- Praktisches Wissen über moderne Datenwerkzeuge (wie Snowflake, dbt und Looker)
- Beherrschung von SQL, Datenmodellierung, ETL, ELT und Datenumwandlung
- Praktische Erfahrung mit dbt, einschließlich Modellierungsmustern, Makros und Tests
- Erfahrung in der Entwicklung von langsam sich ändernden Dimensionstabellen (SCD) aus mehreren Quellen
- Komfort im Umgang mit vererbter Komplexität, einschließlich Reverse Engineering bestehender Modelle, Pipelines oder Reporting-Logik
- Effektive Kommunikation über mehrere Modi (Video, Wikis, Präsentationen, geführte Übungen) und ein Gespür dafür, das beste Format für die jeweilige Aufgabe und das Publikum auszuwählen
- Erfahrung im Schreiben und Überprüfen von Endbenutzer- und technischen Dokumenten, einschließlich Anforderungen und Entwurfsdokumenten für bestehende und zukünftige Datensysteme sowie Datenstandards und -richtlinien
- Erfahrung in der Mitwirkung an funktionsübergreifenden Dateninitiativen von den Anforderungen bis zur Produktion
- Vertrautheit mit semantischen Modellen oder Metrikschichten für die Nutzung von Analytik
- Komfort mit KI-unterstützten Entwicklungstools wie Claude Code zur Beschleunigung und Verbesserung der Lieferung
- Erfahrung mit Versionskontrollwerkzeugen (wie GitHub Enterprise Cloud)
- Eine kollaborative Denkweise mit starkem Augenmerk auf Details und einem Fokus auf Qualität
- Klare Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, technische Konzepte in Geschäftstermine zu übersetzen
- Erfahrung mit Python ist von Vorteil, aber nicht erforderlich
Vergütung & Vorteile
Die unten angegebene Barvergütung umfasst das Grundgehalt, die Zielprovision für Mitarbeiter in berechtigten Rollen und jährliche Bonusziele im Rahmen des Bonusplans von HubSpot für berechtigte Rollen. Neben der Barvergütung sind einige Rollen berechtigt, am Aktienplan von HubSpot teilzunehmen, um eingeschränkte Aktieneinheiten (RSUs) zu erhalten. Einige Rollen können auch für Überstundenvergütung berechtigt sein. Individuelle Vergütungspakete werden auf deine Fähigkeiten, Erfahrungen, Qualifikationen und andere arbeitsbezogene Gründe zugeschnitten. $136.000 - $204.000 USD
Wenn du aufgrund einer Behinderung Unterstützung benötigst, kontaktiere uns bitte. Wenn du eine Unterkunft aufgrund von Reisebeschränkungen oder anderen Gründen benötigst, informiere bitte deinen Recruiter während des Einstellungsprozesses.
Bei HubSpot schätzen wir sowohl Flexibilität als auch Verbindung. Egal, ob du ein Remote-Mitarbeiter bist oder im Büro arbeitest, wir möchten, dass du hier deine Reise beginnst, indem du starke Verbindungen zu deinem Team und deinen Kollegen aufbaust.
Wenn du unserem Engineering-Team beitrittst, musst du ein regionales HubSpot-Büro für die persönliche Einarbeitung besuchen. Wenn du unserem breiteren Produktteam beitrittst, nimmst du auch an anderen persönlichen Veranstaltungen teil, um diese Verbindungen weiter auszubauen.
Für Bewerber aus Massachusetts: Es ist rechtswidrig in Massachusetts, einen Lügendetektortest als Bedingung für die Beschäftigung oder die Fortsetzung der Beschäftigung zu verlangen oder durchzuführen. Ein Arbeitgeber, der gegen dieses Gesetz verstößt, unterliegt strafrechtlichen Sanktionen und zivilrechtlicher Haftung.
Bewerber aus Deutschland: (m/w/d) HubSpots Karriere-Diversitätsseite.
Bewerber aus Indien: Die Gleichstellungspolitik von HubSpot Indien. HubSpot kann KI verwenden, um Kandidaten zu screenen oder zu bewerten, aber alle Einstellungsentscheidungen sind immer menschlich. Mit der Einreichung deiner Bewerbung stimmst du zu, dass HubSpot deine personenbezogenen Daten für Rekrutierungs-, globale Organisationsplanungs- und verwandte Zwecke erheben darf. Wir können während des Einstellungsprozesses die CLEAR ID-Verifizierung verwenden, um deine Identität zu bestätigen und eine sichere, vertrauenswürdige Erfahrung für alle Kandidaten aufrechtzuerhalten. Siehe die Datenschutzrichtlinie von HubSpot für Einzelheiten zur Datenverarbeitung und deinen Rechten.
Senior Analytics Engineer Arbeitgeber: HubSpot
HubSpot ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Sicherheit und einer Kultur der Zusammenarbeit fördert HubSpot das persönliche Wachstum und die berufliche Entwicklung durch kontinuierliche Weiterbildung und Mentoring. Die Mitarbeiter profitieren von wettbewerbsfähigen Vergütungen, flexiblen Arbeitsmodellen und einem transparenten Ansatz für faire Entlohnung, was eine positive und unterstützende Arbeitsatmosphäre schafft.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior 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 HubSpot 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 Senior 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 Senior Analytics Engineer bei HubSpot gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei HubSpot 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 HubSpot entscheidend sein!
