Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege analytikbereite Datensätze und Modelle für Berichte und Dashboards.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Datenanalyse mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein kreatives Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Position mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte datengetriebene Lösungen und beeinflusse die Entscheidungsfindung in einem spannenden Umfeld.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung in der Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Responsibilities
- Design, build, and maintain analytics-ready datasets and data models to support reporting, dashboards, and advanced analytics.
- Develop and optimize data transformation logic to ensure performant and reliable analytical outputs.
- Support the creation of curated analytics layers that enable consistent and reusable insights across teams.
- Troubleshoot and resolve data quality, performance, and pipeline issues impacting analytics delivery.
- Partner with business and technical stakeholders to translate analytical requirements into datasets, metrics, and visualizations.
- Enable downstream consumption of analytics outputs through reporting tools and dashboards.
- Support ad-hoc analysis and exploratory data needs as required.
- Enable and support analytics-driven solutions built using Power BI, Power Apps, and Power Automate.
- Design and maintain data integrations that allow Power Platform solutions to consume analytics datasets efficiently.
- Collaborate with Power Platform developers to ensure analytics outputs are structured and optimized for application and automation use cases.
- Assist in troubleshooting data-related issues impacting Power Platform apps, flows, and reports.
- Work closely with cross-functional teams to improve analytics workflows and delivery processes.
- Contribute to continuous improvement of analytics practices, performance, and usability.
- Document analytics solutions, datasets, and integration patterns to support maintainability and knowledge sharing.
- Write and maintain SQL-based data transformations and automated data quality tests to ensure data integrity.
- Mentor junior team members and contribute to team knowledge development and technical growth.
Requirements
- Bachelor’s degree in Computer Science, Data Science, Information Systems, Statistics, or a related STEM field; or an equivalent combination of education, certifications, and professional experience.
- 3–5 years of experience in data analytics engineering, analytics development, or related roles supporting enterprise analytics solutions.
- Advanced SQL proficiency, including CTEs, window functions, complex joins, and query performance optimization.
- Proficiency in Python for data manipulation, pipeline scripting, and automation tasks.
- Experience with Git version control for collaborative development and code management.
- Experience designing and maintaining ETL/ELT pipelines and data warehouse solutions.
- Strong understanding of data warehousing concepts, dimensional modeling, and star/snowflake schema design.
- Hands-on experience working with Power BI and integrating analytics datasets into Power Apps and Power Automate solutions.
- Strong understanding of data modeling, analytical datasets, and how analytics outputs are consumed by reporting tools and applications.
- Familiarity with Microsoft 365 and Azure Entra ID for secure access to analytics and Power Platform solutions.
- Experience collaborating with Power Platform developers to support analytics-driven apps, reports, and automations.
- Strong communication and teamwork skills, with the ability to explain analytical concepts to non-technical audiences.
- Experience supporting business users and analysts by enabling self-service analytics and data-driven innovation.
• Certifications such as (preferred but not required)
- Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate
- Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate
- Microsoft Certified: Power Platform Functional Consultant Associate
- dbt Analytics Engineering Certification
- #J-18808-Ljbffr
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Analytics Engineer erhalten könnten
✨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 Jobtailor 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 Data 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 Data Analytics Engineer bei Jobtailor gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobtailor 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 Jobtailor entscheidend sein!
