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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Verantwortung für Datenmodellierung und Entwicklung datengetriebener Lösungen im Data Warehouse.
- Arbeitgeber: Zasta ist ein innovatives Unternehmen, das Analytics nutzt, um Wettbewerbsvorteile zu schaffen.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, moderne Tools und die Möglichkeit, remote zu arbeiten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft der Datenanalyse mit uns!
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in analytischen Rollen, sehr gute SQL-Kenntnisse und Interesse an neuen Technologien.
- Andere Informationen: Zwei Interviews und eventuell eine SQL-Challenge zur Einschätzung deiner Fähigkeiten.
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
Kontaktperson:
Instaffo HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Analyst / Data Analytics Engineer (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Bereite dich gut auf die Interviews vor, indem du dir die Fragen überlegst, die dir der Head of Analytics stellen könnte. Überlege dir konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten in SQL, Datenmodellierung und der Arbeit mit DWH-Systemen demonstrieren.
✨Tip Nummer 2
Nutze Networking-Plattformen wie LinkedIn, um Kontakte zu aktuellen oder ehemaligen Mitarbeitern von StudySmarter zu knüpfen. Ein persönlicher Kontakt kann dir wertvolle Einblicke in die Unternehmenskultur geben und dir helfen, dich besser auf das Gespräch vorzubereiten.
✨Tip Nummer 3
Informiere dich über die neuesten Trends und Technologien im Bereich Data Analytics. Zeige während des Interviews, dass du nicht nur die Grundlagen beherrschst, sondern auch ein Interesse an innovativen Lösungen und deren wirtschaftlichem Nutzen hast.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf die SQL-Challenge vor, indem du regelmäßig an praktischen Übungen teilnimmst. Es gibt viele Online-Ressourcen und Plattformen, die dir helfen können, deine SQL-Kenntnisse zu vertiefen und deine Problemlösungsfähigkeiten zu verbessern.
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.
Betone relevante Fähigkeiten: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Kenntnisse in SQL, DWH-Systemen und Datenmodellierung hervor. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Fähigkeiten in der Vergangenheit angewendet hast.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du an dieser Position interessiert bist und wie du zur Vision des Unternehmens beitragen kannst. Betone deine Leidenschaft für datengetriebenes Arbeiten.
Bereite dich auf Interviews vor: Informiere dich über häufige Interviewfragen im Bereich Analytics und bereite Antworten vor, die deine Fachkenntnisse und Teamfähigkeit unter Beweis stellen. Übe auch mögliche technische Fragen oder Herausforderungen, wie die SQL-Challenge.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Instaffo vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmensvision
Informiere dich über die Vision von Zasta und wie Analytics dabei helfen kann, einen Wettbewerbsvorteil zu schaffen. Zeige im Interview, dass du die Ziele des Unternehmens verstehst und bereit bist, aktiv zur Umsetzung beizutragen.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Rolle stark technisch geprägt ist, solltest du dich auf Fragen zu SQL, DWH-Systemen und Datenmodellierung vorbereiten. Übe, deine Kenntnisse in diesen Bereichen klar und präzise zu erklären, um deine fachliche Eignung zu demonstrieren.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Das Interview wird auch dazu dienen, deine Persönlichkeit und Teamfähigkeit zu beurteilen. Bereite Beispiele vor, die zeigen, wie du erfolgreich im Team gearbeitet hast und wie du mit anderen zusammenarbeitest, um datengetriebene Lösungen zu entwickeln.
✨Präsentiere deine Projekte
Wenn du bereits an relevanten Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese im Detail zu besprechen. Erkläre, welche Herausforderungen du gemeistert hast und welchen Mehrwert deine Analysen für frühere Arbeitgeber gebracht haben.
