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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe unsere Datenplattform und Data Products für Analytics- und AI-Anwendungen.
- Arbeitgeber: Ingentis, führender Anbieter für Organizational Analytics und Strategic Workforce Planning.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, bis zu 32 Tage Urlaub, Homeoffice-Möglichkeiten und moderne Büroräume.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit tollen Firmenevents und einer kreativen Arbeitsatmosphäre.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft datenbasierter Organisationsentwicklung und arbeite mit innovativen Technologien.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung als Analytics Engineer, sehr gute SQL- und Python-Kenntnisse erforderlich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Du entwickelst und betreibst unsere Datenplattform und Data Products – von der Konzeption über den Aufbau der Dateninfrastruktur bis hin zu skalierbaren Pipelines für Analytics- und AI-Anwendungen. Dabei modellierst du Daten für unterschiedliche Use Cases, entwickelst Python-basierte ETL-Prozesse und stellst sicher, dass Daten über verschiedene Cloud-Umgebungen hinweg zuverlässig, nachvollziehbar und nutzbar sind. Gemeinsam mit Product-, Engineering-, Sales- und AI-Teams schaffst du die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen im gesamten Unternehmen – von Produkt-Insights über Sales-Analysen bis hin zu hochwertigen Datensätzen für AI-Produkte. Gleichzeitig entwickelst du unsere Datenarchitektur, Datenqualität und Data Governance kontinuierlich weiter.
Deine Aufgaben:
- Du konzipierst und entwickelst Data Products und unsere zentrale Datenplattform von Grund auf.
- Du entwirfst und implementierst unsere Dateninfrastruktur über heterogene Datenquellen und mehrere Cloud-Umgebungen hinweg.
- Du entwickelst und betreibst skalierbare Datenpipelines (Batch und Near-Real-Time) für Analytics- und AI-Anwendungsfälle in Python.
- Du modellierst Datenstrukturen für Produktanalysen, Business-KPIs, Produktfeatures, RAG-Pipelines und AI-Workloads.
- Du definierst gemeinsam mit Stakeholdern klare und konsistente KPIs und sorgst dafür, dass diese über Systeme und Teams hinweg einheitlich genutzt werden.
- Du stellst sicher, dass Daten hochwertig, nachvollziehbar und AI-ready über die gesamte Plattform hinweg verfügbar sind.
- Du definierst und implementierst Datenqualitäts-Standards (inklusive Tests, Monitoring, und Data Lineage).
- Du analysierst größere Datenmengen, identifizierst neue Datenquellen und erschließt daraus neue Insights für Produkt und Business.
- Du arbeitest eng mit Product-, Engineering-, Sales- und AI-Teams zusammen, um datengetriebene und AI-basierte Features zu ermöglichen.
- Du entwickelst unsere Datenmodelle, Qualitätsstandards, Abläufe und Data Governance kontinuierlich weiter.
- Du nutzt AI-Assistenten, um Entwicklung, Exploration und Debugging zu beschleunigen.
Dein Profil:
- Du bringst mehrjährige Erfahrung als Analytics Engineer, Data Engineer oder analytics-orientierter Software Engineer mit und hast bereits mit modernen Cloud-Data-Stacks und Warehouse-zentrierten Architekturen gearbeitet.
- Du verfügst über sehr gute SQL-Kenntnisse (inkl. komplexer Transformationen mit CTEs) sowie starke Python-Kenntnisse für die ETL-Entwicklung.
- Du hast Erfahrung im Aufbau und Betrieb von skalierbaren Datenplattformen.
- Du hast Erfahrung in der Datenmodellierung für Analytics- und AI-Workloads.
- Du kennst dich mit Data Quality, Data Lineage, Testing und Data Governance aus und kannst pragmatische Architekturentscheidungen treffen und umsetzen.
- Idealerweise hast du Erfahrung in der Analyse größerer Datenmengen sowie in der Aufbereitung und Visualisierung von Daten für anspruchsvolle Stakeholder.
- Du arbeitest sicher mit heterogenen Datenquellen und mehreren Cloud-Umgebungen und hast idealerweise Erfahrung mit Infrastructure-as-Code-Tools wie Terraform.
- Du zeichnest dich durch Neugier, eine strukturierte und detailorientierte Arbeitsweise aus und nutzt AI-Coding-Assistenten aktiv in deinem Engineering-Workflow.
- Du verfügst über sehr gute Deutsch- (C1+) und Englischkenntnisse (C1+).
Das ist bei uns selbstverständlich:
- Flexible Einteilung der Arbeitszeit
- Bis zu 32 Tage Urlaub
- Corporate Benefits
- Steuerfreier Sachbezug
- Anteiliges Arbeiten aus dem Homeoffice möglich
- Moderne Büroräume mit höhenverstellbaren Schreibtischen
- Möglichkeit zu Firmenwagen, Bikeleasing oder BAV
- Gemeinsame Firmenevents und Aktivitäten, wie Kicker, Billard, Poker, Sport
- Kostenlose Softgetränke, Kaffee, Obst, Schokolade, Eis, Massagen
- Du kannst deinen Spleen ausleben, sei es das Kuscheltier, ein Nerd-Spielzeug oder dein Beat auf den Ohren
Bei Fragen steht dir Marcel Aflatoon sehr gerne zur Verfügung.
Analytics Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Ingentis
Kontaktperson:
Ingentis HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Analytics Engineer (m/w/d)
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Insights über die Firma oder die Rolle, die dich interessiert – oft gibt's Insider-Infos, die dir einen Vorteil verschaffen können!
✨Sei bereit für technische Interviews!
Mach dich fit in SQL und Python, denn das sind Skills, die du als Analytics Engineer brauchst. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Denkweise bei der Problemlösung zu erklären – das zeigt, dass du nicht nur die Lösung kennst, sondern auch verstehst, wie du dorthin kommst.
✨Zeig deine Projekte!
Hast du an coolen Data Products oder Pipelines gearbeitet? Bring sie ins Gespräch! Zeige, was du kannst, indem du konkrete Beispiele aus deiner Erfahrung teilst. Das macht dich greifbarer und zeigt dein Engagement für die Rolle.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir lieben es, wenn du dich direkt über unsere Seite bewirbst. So bist du sicher, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle kommt und du die neuesten Infos über offene Stellen bekommst. Lass uns gemeinsam die Zukunft der Datenanalyse gestalten!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Analytics Engineer (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Verwende eine lockere Sprache und bringe deine Leidenschaft für Daten und Analytics zum Ausdruck. Das macht deine Bewerbung authentisch und hebt dich von anderen ab.
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, um sicherzustellen, dass alles klar und verständlich ist.
Zeige deine Erfahrungen!: Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und wie du mit Daten gearbeitet hast. Konkrete Beispiele helfen uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen und zu sehen, wie du in unser Team passen könntest.
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir sie schnellstmöglich prüfen können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Ingentis vorbereitest
✨Verstehe die Datenarchitektur
Mach dich mit der spezifischen Datenarchitektur des Unternehmens vertraut. Überlege dir, wie du deine Erfahrungen in der Datenmodellierung und im Aufbau von Datenpipelines konkret einbringen kannst. Zeige, dass du die Herausforderungen und Möglichkeiten der Cloud-Umgebungen verstehst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Bereite dich darauf vor, diese zu erläutern, insbesondere wie du Datenqualität und Data Governance in deinen bisherigen Rollen sichergestellt hast. Das zeigt, dass du praxisnahe Lösungen anbieten kannst.
✨Stelle Fragen zu den KPIs
Bereite einige Fragen zu den KPIs vor, die das Unternehmen verwendet. Frage nach, wie sie definiert werden und welche Rolle du bei deren Umsetzung spielen würdest. Das zeigt dein Interesse an datengetriebenen Entscheidungen und deine Bereitschaft, aktiv zur Verbesserung beizutragen.
✨Zeige deine Neugierde
Sei bereit, über neue Technologien und Trends im Bereich Analytics und AI zu sprechen. Zeige, dass du neugierig bist und kontinuierlich lernst. Das kann durch die Erwähnung von Tools oder Methoden geschehen, die du in deinem Workflow verwendest, wie z.B. AI-Coding-Assistenten.