Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenpipelines und Dashboards für datengestützte Entscheidungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich E-Commerce und KI mit internationalem Team.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, unbegrenzter Urlaub und Homeoffice-Stipendium.
- Weitere Informationen: Vollständig remote, flexible Arbeitszeiten und großartige Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten mit großen Datenmengen und modernster Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in SQL, Python und Datenmodellierung erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 76500 - 93500 € pro Jahr.
This position is listed on behalf of a partner company, who manages all applications and next steps. Our partner is looking for a Senior Analytics Engineer based in Germany.
As a Senior Analytics Engineer, you will transform billions of daily events into reliable, scalable, and actionable data products.
You’ll design pipelines, models, dashboards, and analytics tools that enable teams and customers to make confident, data-driven decisions.
The role combines advanced technical expertise with strong business and product understanding, ensuring that data solutions answer meaningful questions rather than simply moving or storing information.
You’ll work with SQL, Python, and distributed data systems operating at exceptional scale.
Collaboration with analysts, engineers, and product managers will be central to translating business needs into high-quality data products.
This is an opportunity to work in a remote, international environment at the forefront of large-scale ecommerce, search, personalization, and AI.
- Accountabilities
- Design, build, and maintain scalable data pipelines and data models that power analytics, reporting, and business decision-making.
- Develop dashboards, reports, and analytical tools that make complex behavioral data accessible, reliable, and actionable.
- Partner with business and product stakeholders to define, document, and validate meaningful business metrics rather than simply implementing predefined requirements.
- Ensure data quality, consistency, reliability, and performance across systems processing billions of events.
- Collaborate with analysts, software engineers, product managers, and other stakeholders to translate business questions into well-designed data models and solutions.
- Work extensively with SQL, Python, and distributed data technologies to process and model large-scale datasets.
- Build data products that support teams across the organization and, where relevant, customer-facing or embedded analytics experiences.
- Take ownership of analytics areas end-to-end, from understanding the underlying business problem through implementation, validation, and ongoing improvement.
- Contribute to the evolution of modern analytics infrastructure, modeling practices, orchestration, and data tooling.
Requirements
- Strong professional experience building data pipelines, data models, analytics tooling, and other production-grade data solutions.
- Expert-level SQL skills and experience working with large-scale datasets and distributed data systems.
- Strong Python experience for data processing, automation, analytics, or internal tooling.
- Experience with modern analytics engineering stacks and tools such as dbt, Airflow, or comparable modeling and orchestration technologies.
- Strong understanding of business metrics, including how to define, validate, interpret, and communicate them effectively.
- Understanding of product funnels and ecommerce metrics such as revenue, conversion, engagement, and customer behavior.
- Ability to translate stakeholder requirements and business questions into robust data models, dashboards, reports, and analytical tools.
- Strong communication skills, with the ability to work effectively with both technical and non-technical stakeholders.
- Demonstrated ownership and ability to manage an analytics domain end-to-end in a fast-paced environment.
- Strong problem-solving mindset and attention to data quality, consistency, scalability, and performance.
- Experience developing customer-facing or embedded analytics is a plus.
- Previous experience working in ecommerce is a plus.
- Interest in working with large-scale behavioral data, search, personalization, AI, or other data-intensive products is a plus.
Benefits
- Competitive base salary of $80,000–$120,000 USD, depending on knowledge, skills, experience, and interview results.
- Stock options offered in addition to base salary.
- Fully remote working environment, with flexibility to choose where you live.
- Unlimited vacation policy, with employees strongly encouraged to take at least three weeks of vacation each year.
- Work-from-home stipend to help create a productive and comfortable home office.
- Apple laptop provided for new employees.
- Annual training and professional development budget.
- Maternity and paternity leave for eligible employees.
- Regular team offsites designed to encourage collaboration, connection, and relationship building.
- Opportunity to work with talented, empathetic colleagues in a collaborative and continuously improving environment.
- Exposure to extremely large-scale data systems processing billions of events and supporting users across numerous markets and languages.
- Opportunity to contribute to cutting-edge applications of AI, search, personalization, analytics, and ecommerce technology.
- Fully distributed international team offering the flexibility and autonomy of remote work.
How Jobgether works
We use an
AI-powered matching process to ensure your application is reviewed quickly, objectively, and fairly against the role's core requirements.
Our system identifies the top-fitting candidates, and this shortlist is then shared directly with the hiring company.
The final decision and next steps (interviews, assessments) are managed by their internal team.
We appreciate your interest and wish you the best!
Why Apply Through Jobgether?
Data Privacy Notice
By submitting your application, you acknowledge that Jobgether will process your personal data to evaluate your candidacy and share relevant information with the hiring employer.
This processing is based on legitimate interest and pre-contractual measures under applicable data protection laws (including GDPR).
You may exercise your rights (access, rectification, erasure, objection) at any time.
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We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information.
These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment.
Final hiring decisions are ultimately made by humans.
If you would like more information about how your data is processed, please contact us.
Senior Analytics Engineer Arbeitgeber: Jobgether
Unser Partnerunternehmen bietet eine hervorragende Arbeitsumgebung für Produktmanager, die in einem dynamischen und internationalen Umfeld tätig sein möchten. Mit flexiblen, vollständig remote Arbeitsmöglichkeiten und Zugang zu urbanen Büros in Paris, Lille oder London fördert das Unternehmen Innovation und Zusammenarbeit. Zudem werden umfassende Gesundheits- und Rentenpläne sowie kontinuierliche Entwicklungsmöglichkeiten geboten, um sicherzustellen, dass Mitarbeiter in ihrer Karriere wachsen und sich wohlfühlen.
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 Jobgether 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 Jobgether gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobgether 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 Jobgether entscheidend sein!