Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenmodelle für Marketingautomatisierung und optimiere Datenintegrationen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Marketingtechnologie mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Interdisziplinäre Zusammenarbeit mit Marketing, CRM und Produktmanagement.
- Warum dieser Job: Gestalte datengetriebene Kundenkommunikation und beeinflusse Marketingstrategien direkt.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Engineering und Marketingautomatisierung erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.
Weiterentwicklung der Datenbasis für Marketingautomatisierung. Sie bauen skalierbare Datenmodelle und eine zentrale 360°-Kundenansicht aus CRM-, Nutzungs- und Vertragsdaten und entwickeln diese kontinuierlich weiter. Sie stellen sicher, dass personalisierte und automatisierte Kundenkommunikationen auf den richtigen Kunden- und Verhaltensdaten basieren. Sie übersetzen Anforderungen aus Marketing und Lifecycle in datengestützte Automatisierungslogik, wie Trigger, Segmente und Customer Journeys.
Entwicklung von Datenplattformen und Integrationen. Sie bauen, betreiben und optimieren Datenintegrationen und Schnittstellen zur Marketingautomatisierungsplattform. Sie konsolidieren CRM-, Verhaltens- und Produktnutzungsdaten und halten diese in allen Systemen konsistent. Sie überwachen Datenflüsse, stellen deren Qualität sicher und beheben Fehler, bevor sie Kampagnen beeinträchtigen.
Ermöglichung von Analysen und datengestützter Entscheidungsfindung. Sie schaffen die analytischen Grundlagen für Segmentierung, Personalisierung, Abwanderungsvorhersagen und Kundenlebenszyklusmodelle. Sie entwickeln die KPI-, Reporting- und ROI-Rahmenwerke, mit denen wir die Marketingleistung messen und verbessern. Das Marketing definiert die Metriken selbst; Sie stellen sicher, dass sie zuverlässig sind.
Verfolgung und Erfolgsmessung. Sie entwerfen Tracking- und Tagging-Konzepte für digitale Kanäle und verfeinern diese kontinuierlich. Sie stellen die Tracking-Qualität als Grundlage für Automatisierung, Analysen und Reporting sicher.
Sicherstellung der Datenqualität und Compliance. Sie gewährleisten hohe Datenqualität und die Einhaltung von Datenschutz-, Governance- und anderen regulatorischen Anforderungen. Sie definieren und implementieren Standards für Datenbereinigung, -aufbewahrung, -löschung und Einwilligungsmanagement.
Anforderungen: Sie haben mehrere Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung, idealerweise ergänzt durch Kenntnisse in Data Science, fortgeschrittener Analyse oder Marketinganalyse. Sie haben im Kontext von Marketingautomatisierung und datengestütztem Kundenlebenszyklusmanagement gearbeitet. Sie verfügen über fundierte Kenntnisse in Datenmodellierung, ETL- und ELT-Prozessen sowie im Datenqualitätsmanagement. Sie haben Erfahrung mit CRM-Systemen, Marketingautomatisierungsplattformen und komplexen Systemintegrationen. Sie denken analytisch und übersetzen Geschäftsanforderungen in skalierbare Datenlösungen. Sie sind mit der DSGVO, dem Einwilligungsmanagement und der Datenverwaltung vertraut. Erfahrung mit HubSpot ist ein großer Vorteil, insbesondere mit CRM-Datenmodellen, benutzerdefinierten Objekten, Workflows, Segmentierung und Datensynchronisation. Sie arbeiten gerne in interdisziplinären Teams mit Marketing, CRM, Produktmanagement und Engineering. Ausgezeichnete Deutsch- und gute Englischkenntnisse.
Kernkompetenzen: Nachweisliche Expertise in Datenverarbeitung und Marketingautomatisierung, mit Fokus auf den Aufbau skalierbarer Datenmodelle, Sicherstellung der Datenqualität und Ermöglichung datengestützter Entscheidungsfindung. Kompetent in der Übersetzung von Marketinganforderungen in effektive Datenlösungen unter Einhaltung von Compliance-Standards.
Hauptfähigkeiten: Datenverarbeitung, Datenmodellierung, ETL-Prozesse, Marketingautomatisierung, DSGVO-Compliance, Datenqualitätsmanagement, Datenintegration, Kundenlebenszyklusmanagement, Segmentierung, KPI-Entwicklung, Reporting-Rahmenwerke, Abwanderungsvorhersage, Datenbereinigung, Datenaufbewahrung, Einwilligungsmanagement.
Soft Skills: Analytisches Denken, interdisziplinäre Zusammenarbeit.
Branchenkeywords: Datenverwaltung, Verhaltensdaten, Customer Journeys, Tracking und Tagging, automatisierte Kundenkommunikation.
Tools & Technologien: CRM-Systeme, Marketingautomatisierungsplattformen, HubSpot.
Marketing Data Engineer – m/f/d Arbeitgeber: Jobtailor
Als Global Director B2B – Business Development bei uns profitieren Sie von einer dynamischen und innovativen Arbeitsumgebung, die auf Zusammenarbeit und Kreativität setzt. Wir bieten Ihnen nicht nur attraktive Vergütungsmodelle und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten, sondern auch die Chance, in einem internationalen Team zu arbeiten, das Vielfalt und persönliche Entwicklung fördert. Unsere Unternehmenskultur legt großen Wert auf Flexibilität und Work-Life-Balance, sodass Sie Ihre Karriereziele in einem unterstützenden Umfeld erreichen können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Marketing Data Engineer – m/f/d 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 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 Marketing Data Engineer – m/f/d 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 Marketing Data Engineer – m/f/d 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!
