Senior Data & Analytics Engineer

Senior Data & Analytics Engineer

Vollzeit 63000 - 77000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Übernimm die Verantwortung für eine moderne Datenplattform und transformiere komplexe Daten in umsetzbare Insights.
  • Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Datenanalyse mit internationalem Team und remote Arbeitsmöglichkeiten.
  • Vorteile: Vollständig remote, hohe Eigenverantwortung, kontinuierliches Lernen und kreative Zusammenarbeit.
  • Weitere Informationen: Dynamisches, diverses Arbeitsumfeld mit Kollegen aus verschiedenen Ländern und regelmäßigen Team-Events.
  • Warum dieser Job: Gestalte datengetriebene Produkte, die echte Auswirkungen auf die Luftfahrtindustrie haben.
  • Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Datenengineering oder Analytics Engineering, starke Kenntnisse in Databricks und Power BI.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € 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 Data & Analytics Engineer based in Germany.

As a Senior Data & Analytics Engineer, you’ll take end-to-end ownership of a modern data platform and business intelligence layer within a fully remote, international environment.

You’ll help transform complex data into scalable, trusted, and actionable insights for both customers and internal teams.

The role combines data engineering, analytics engineering, and data product ownership, giving you broad influence across the data ecosystem.

You’ll modernise existing BI capabilities while building robust pipelines, semantic models, customer-facing analytics, and governance practices.

Your work will directly support better decisions and measurable environmental and operational impact in the aviation industry.

This is a high-autonomy role for someone who enjoys solving complex problems, improving systems, and connecting technical solutions to real customer value.

Accountabilities

  • Take end-to-end ownership of the data platform, including Databricks, Microsoft Fabric, scalable pipelines, and lakehouse architecture.
  • Design, build, and operate robust ETL/ELT workflows supporting batch and near-real-time data processing.
  • Establish and maintain data quality, reliability, observability, performance, and architectural standards across the platform.
  • Define data contracts, architecture principles, and modular, scalable approaches while optimising platform costs and workload distribution.
  • Own Power BI semantic models, KPIs, dimensional models, DAX performance, aggregations, and dataset refresh processes.
  • Build and maintain customer-facing dashboards, embedded analytics, and data exports while ensuring consistent and trusted metrics.
  • Enable governed self-service analytics and support secure, scalable multi-tenant data models.
  • Translate customer and business needs into scalable data products, define reporting standards with Product, and identify opportunities to create additional value through data.
  • Implement testing, validation, monitoring, alerting, CI/CD, versioning, and other engineering practices across data pipelines and BI assets.
  • Lead the transition from an existing vendor-built BI solution by reverse-engineering pipelines, logic, and reports, reducing technical debt, and rebuilding toward a clean, product-grade architecture.
  • Proactively identify patterns, anomalies, optimisation opportunities, and new insights that can generate measurable customer and business impact.

Requirements

  • 5+ years of experience in data engineering or analytics engineering, ideally focused on customer-facing BI products.
  • Proven experience building scalable data platforms and customer-facing analytics in Saa S or product-driven environments.
  • Strong hands-on expertise with Databricks, including Spark/Py Spark and Delta Lake.
  • Strong experience with Microsoft Fabric and/or the broader Azure data ecosystem.
  • Advanced Power BI expertise, including data modelling, DAX, performance optimisation, and semantic models.
  • Advanced SQL skills and strong knowledge of dimensional modelling, particularly Kimball methodology.
  • Strong understanding of lakehouse architecture, ETL/ELT design, multi-tenant data models, and embedded analytics.
  • Experience implementing CI/CD for data pipelines and BI assets, as well as version control using tools such as Git.
  • Strong engineering discipline, including writing reusable, modular, maintainable, and testable code.
  • Experience with data quality, monitoring, validation, and testing practices.
  • Knowledge of Azure infrastructure, including IAM and networking, is a plus.
  • Familiarity with data quality frameworks such as Great Expectations is an advantage.
  • Strong ownership and autonomy, with a focus on outcomes rather than simply completing assigned tasks.
  • Product-oriented and impact-driven mindset, with the ability to connect technical data solutions to customer value.
  • Proactive and pragmatic approach, with a preference for simple, effective solutions over unnecessary complexity.
  • Strong communication skills and the ability to make complex technical concepts accessible to both technical and business stakeholders.
  • Minimum English proficiency of C1.
  • Willingness to participate in two annual one-week team events.

Benefits

  • Fully remote working environment within Europe.
  • Opportunity to take significant ownership of a modern data platform and BI ecosystem.
  • Broad scope combining data engineering, analytics engineering, and data product ownership.
  • Opportunity to work on technology designed to reduce food waste, fuel consumption, costs, and CO₂ emissions in the aviation industry.
  • International and diverse working environment with colleagues across multiple countries.
  • Strong emphasis on continuous learning, collaboration, creativity, and inclusion.
  • Opportunity to build customer-facing analytics and data products with measurable real-world impact.
  • Two annual one-week team events offering opportunities for in-person collaboration.
  • High level of autonomy and flexibility in how you approach technical challenges and deliver outcomes.

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.

#LI-CL1

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 Data & Analytics Engineer Arbeitgeber: Jobgether

Jobgether ist ein hervorragender Arbeitgeber, der kreative Talente in der Schweiz anzieht. Mit flexiblen Arbeitsbedingungen, 20 Urlaubstagen und umfassender medizinischer Versicherung bietet das Unternehmen nicht nur ein unterstützendes und innovatives Arbeitsumfeld, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Hier haben Sie die Chance, in einem dynamischen Team zu arbeiten und Ihre kreativen Ideen in die Tat umzusetzen.

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Kontaktdaten:

Jobgether Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data & 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 Data & Analytics Engineer mit Bravour zu bestehen

Databricks
Spark/PySpark
Delta Lake
Microsoft Fabric
Azure Data Ecosystem
Power BI
DAX

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 Data & 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!