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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Werde Teil des Data Teams und entwickle datengetriebene Lösungen für Zasta.
- Arbeitgeber: Zasta ist ein innovatives Unternehmen, das Analytics nutzt, um Wettbewerbsvorteile zu schaffen.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, spannende Projekte und die Möglichkeit, an der Analytics-Plattform mitzuarbeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft von Analytics und arbeite in einem dynamischen Team mit echten Impact.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in analytischen Rollen, sehr gute SQL-Kenntnisse und Interesse an modernen Technologien.
- Andere Informationen: Zwei Interviews, eventuell eine SQL-Challenge und ein starkes Team warten auf dich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Wir suchen jemanden, der gemeinsam mit dem Head of Analytics die Vision verwirklicht, Zasta durch Analytics einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil zu verschaffen!
In dieser technisch geprägten Analystenrolle übernimmst du die Verantwortung für die Datenmodellierung im Data Warehouse (DWH) und legst damit die Grundlage für schnelle Analysen und wertschöpfende Datenprodukte (Pricing, Attribution, Kundensegmentierung). Deine Arbeit schafft die Basis für datengetriebene Entscheidungen und ermöglicht es uns, Analytics auf das nächste Level zu heben.
Wenn du datengetrieben denkst, Freude daran hast, komplexe Datenstrukturen zu modellieren und eine zentrale Rolle in der Weiterentwicklung unserer Analytics-Plattform spielen möchtest, bist du bei uns genau richtig!
- Entwickeln datengetriebener Lösungen mit klarem wirtschaftlichem Mehrwert.
- Insbesondere die Entwicklung geschäftsorientierter Reports für Stakeholder und die Geschäftsführung.
- Konzeptionelle Weiterentwicklung und inhaltliche Optimierung des Data Warehouses (DWH) sowie Definition und Etablierung von Best Practices in Data Modelling und Data Governance .
- Verantwortung für Analytics Tools : Auswahl, Einführung und Wartung.
- Erstellung von Analysen, Dashboards und Daten-Pipelines in Zusammenarbeit mit Data Engineers.
Gemeinsam mit dem Head of Analytics und einem Data Engineer bildest du das Data Team.
Es gibt zwei Interviews mit dem Head of Analytics, eines zum Kennenlernen (Einschätzung der Persönlichkeit, Teamfähigkeit und Kultur-Fit) und ein weiteres zur Einschätzung des fachlichen Eignung (Fragen rund ums Thema Analytics und Data Platform). Darüber hinaus gibt es eventuell eine SQL-Challenge und mindestens ein weiteres Treffen mit der Geschäftsführung und der Personalabteilung.
- Erfahrung in einer analytischen oder technischen Rolle (z. B. Analyst, Analytics Engineer).
- Sehr gute Kenntnisse in SQL , DWH-Systemen (z. B. PostgreSQL) und Datenmodellierung .
- Vertrautheit mit modernen Analytics-Tools (z. B. Metabase), der Visualisierung von Daten und der Erstellung von KPIs.
- Wirtschaftliches Denken und Interesse an innovativen Technologien.
- Hohe Eigeninitiative, Selbstständigkeit und Motivation, gepaart mit einem hohen Qualitätsanspruch an die eigene Arbeit.
- Fließende Deutschkenntnisse (C1) und gute Englischkenntnisse.
#J-18808-Ljbffr
Data Analyst / Data Analytics Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Instaffo
Kontaktperson:
Instaffo HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Analyst / Data Analytics Engineer (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Mach dich mit den gängigen DWH-Systemen wie PostgreSQL vertraut. Zeige in den Interviews, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktische Erfahrungen in der Datenmodellierung und im Umgang mit diesen Systemen hast.
✨Tip Nummer 2
Bereite dich auf die SQL-Challenge vor, indem du deine SQL-Kenntnisse auffrischst und an realistischen Projekten arbeitest. Das zeigt dein Engagement und deine Fähigkeit, komplexe Datenstrukturen zu analysieren und zu modellieren.
✨Tip Nummer 3
Informiere dich über moderne Analytics-Tools wie Metabase und deren Anwendung. Wenn du während des Gesprächs konkrete Beispiele nennen kannst, wie du solche Tools genutzt hast, wird das deine Eignung unterstreichen.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine wirtschaftliche Denkweise, indem du Beispiele für datengetriebene Entscheidungen aus deiner bisherigen Erfahrung teilst. Das hilft, deinen Mehrwert für das Unternehmen klar zu kommunizieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Analyst / Data Analytics Engineer (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Rolle: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Verantwortlichkeiten. Überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Erwartungen des Unternehmens passen.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen in analytischen oder technischen Rollen, insbesondere in Bezug auf SQL, DWH-Systeme und Datenmodellierung. Zeige konkrete Beispiele, wie du datengetriebene Lösungen entwickelt hast.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, das deine Leidenschaft für Datenanalyse und deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit im Team unterstreicht. Erkläre, warum du bei Zasta arbeiten möchtest und wie du zur Vision des Unternehmens beitragen kannst.
Bereite dich auf Interviews vor: Informiere dich über häufige Interviewfragen im Bereich Analytics und Data Engineering. Übe deine Antworten und sei bereit, deine technischen Fähigkeiten, insbesondere in SQL, zu demonstrieren. Bereite auch Fragen vor, die du dem Head of Analytics stellen möchtest.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Instaffo vorbereitest
✨Verstehe die Vision
Mach dich mit der Vision des Unternehmens vertraut, insbesondere wie Analytics einen Wettbewerbsvorteil schaffen kann. Sei bereit, deine Ideen und Ansätze zu teilen, wie du zur Verwirklichung dieser Vision beitragen kannst.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte spezifische Fragen zu SQL, DWH-Systemen und Datenmodellierung. Übe, komplexe Datenstrukturen zu erklären und zeige, dass du die Best Practices in Data Governance verstehst.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da du eng mit dem Head of Analytics und einem Data Engineer zusammenarbeiten wirst, ist es wichtig, deine Teamfähigkeit zu demonstrieren. Bereite Beispiele vor, die zeigen, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast.
✨Präsentiere deine analytischen Fähigkeiten
Sei bereit, über deine Erfahrungen in der Erstellung von Analysen, Dashboards und Daten-Pipelines zu sprechen. Wenn möglich, bringe konkrete Beispiele oder Projekte mit, die deinen Beitrag zu datengetriebenen Lösungen verdeutlichen.
