Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle moderne Datenarchitekturen und optimiere Datenpipelines für analytische Tools.
- Unternehmen: HubSpot, ein innovatives Unternehmen mit einer Mission, Millionen von Organisationen beim Wachstum zu helfen.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Aktienoptionen, flexible Arbeitszeiten und individuelle Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Karrierechancen und einem Fokus auf kontinuierliche Verbesserung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und beeinflusse Entscheidungen mit KI-gestützten Lösungen.
- Qualifikationen: Expertenwissen in modernen Datenwerkzeugen und umfangreiche SQL-Kenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Overview
Hub Spot's mission is to Help Millions of Organizations Grow Better.
Hub Spot's Operations team is core to this goal by supporting the Hub Spotters who drive growth and serve Hub Spot's customers.
Our goal in Operations is to embed advanced analytics and algorithmic intelligence into the DNA of decision‑making across Hub Spot.
Flexible, well‑connected, well‑architected data are the backbone of our strategy, along with the Analytics Engineers who create that landscape.
In this role, you'll join the Data & AI Foundations team to design and build a modern data foundation for efficient models and analyses.
Your work will directly support analytic and ML products that change the way we make decisions across Hub Spot.
You'll bring a strong interest in building flexible, reusable architecture for our highest‑value data assets, while also shaping the internal tooling, agentic workflows, and standards that make the entire AE team more effective and scalable.
In this role, you'll get to
- Build and optimize the performance of data pipelines and analytical tools for scale
- Own and evolve core platform assets, AE tooling, reusable patterns, and automation that raise the floor for every AE on the team
- Contribute to our composable agentic AE delivery system, a pipeline of AI‑powered skills that automates the full delivery lifecycle from context to merged PR
- Design and maintain semantic models that serve as the trusted, reusable foundation for analytics and AI consumption across the organization
- Build internal AI agents and data‑grounded tools, integrating RPC‑based capabilities via MCP servers
- Design and implement cost strategies for shared data assets, pipelines, and compute usage
- Define and deploy scalable data ingestion, replication, and transfer patterns across systems
- Foster innovation with emerging technologies and by staying current with industry trends
- Guide professional development of the team through technical leadership
- Partner with stakeholders to solve business problems with technical solutions
- Build out scalable data models to analyze key parts of the Hub Spot business
- Expand our suite of dbt patterns and macros to enable flexible and easily extensible data structures
- Drive data observability and pipeline reliability using tools like Monte Carlo
- Establish scalable patterns and standards for analytical application development in Hex
- Lead working groups, scope requirements, and usher projects through the entire lifecycle
- Maintain detailed documentation of data pipelines, processes, and best practices
We are looking for someone with
- Expert knowledge of modern data tools (such as Snowflake, dbt, and Looker)
- Extensive proficiency in SQL, data modeling, ETL, ELT, and data transformation
- Deep dbt expertise including advanced modeling patterns, macros, and package development
- Experience developing slowly changing dimension (SCD) tables from multiple sources
- Successful experience leading complex, cross‑functional data initiatives from ambiguous problem to production
- Experience building or maintaining shared data platform assets, developer toolkits, or internal frameworks
- Experience designing semantic models or metric layers for analytics or AI consumption
- Proficiency with AI‑assisted development tools such as Claude Code, including agentic pipeline design and composable, skill‑based workflows
- Comfort building AI agents and integrating external tools and services via MCP servers
- Experience utilizing version control tools (such as Git Hub Enterprise Cloud)
- A Dev Ops mindset characterized by automation, collaboration, continuous improvement, and a hyperfocus on user needs and frequent iteration
- Strong communication skills and ability to distill technical solutions into business terms
- Experience with Python is a plus, but not required
- Pay & Benefits
- Annual Cash Compensation Range: $138,500 — $221,600 USD
Benefits are also an important piece of your total compensation package.
Some roles are eligible to participate in Hub Spot’s equity plan to receive restricted stock units (RSUs).
Some roles may also be eligible for overtime pay.
Individual compensation packages are tailored to your skills, experience, qualifications, and other job‑related reasons.
At Hub Spot, fair compensation practices aren’t just about checking off the box for legal compliance.
It’s about living out our value of transparency with our employees, candidates, and community.
If you need accommodations or assistance due to a disability, please reach out to us.
Massachusetts
Applicants: It is unlawful in Massachusetts to require or administer a lie detector test as a condition of employment or continued employment.
An employer who violates this law shall be subject to criminal penalties and civil liability.
Germany Applicants: (m/f/d) - link to Hub Spot’s Career Diversity page.
India Applicants: link to Hub Spot India’s equal opportunity policy.
#J-18808-Ljbffr
Staff 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 Staff 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 Staff 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 Staff 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!
