Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und automatisiere skalierbare Datenpipelines und analysiere massive Datenmengen.
- Unternehmen: adjoe, ein innovatives Unternehmen im Bereich mobile Apps und programmatische Werbung.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein dynamisches Team.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit hervorragenden Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der mobilen Werbung mit Echtzeit-Datenanalysen und innovativen Technologien.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse und starke SQL- sowie Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
- adjoe builds the technologies behind mobile apps growth and monetization. adjoe Ads is our programmatic in-app advertising platform that seamlessly connects advertisers and publishers through direct integration of our Android and i OS SDKs.
Every ad decision happens in under 200ms across 10 million daily users, powered by real-time bidding algorithms and user quality prediction models that match the right ad to the right user at the right moment.
- The User Experience team is the origin point of adjoe Ads.
Everything the system knows about a user, every prediction the ML models make, every bid placed in an auction.
It all starts with code this team ships.
- The team owns two responsibilities.
On the SDK side, a native Kotlin and Swift code runs inside hundreds of publisher apps.
It participates in 120 million daily auctions, renders ad creatives across multiple formats, and captures the behavioral signals that power 50 billion predictions per day.
The constraint that defines this work: you’re executing inside someone else’s app, on someone else’s device, with zero tolerance for instability.
Every ad impression has to feel native and fast to the user.
- On the analytics side, the dashboards, investigation tools, and data frameworks that turn raw data into decisions: real-time revenue performance across active campaigns, infrastructure cost visibility, and data quality assessments.
If a number matters to the business or to engineering, this team makes it accessible.
Requirements
- 5+ Years Analytics Experience & Senior
Leadership: You bring 5+ years of data analysis experience - supported by a track record of bridging business ideas to technical solutions, spotting operational blind spots, and mentoring junior/mid-level analysts to scale the team’s impact.
- Analytics Engineering with dbt & Airflow: You design and automate reliable, scalable data pipelines and workflows using dbt and Airflow, building automated, cleansed, and governed data layers that drive trusted real-time performance reporting, data quality control, and regulatory compliance.
- Massive-Scale SQL & Cost
Optimization: You hold a degree in CS, Data Science, Informatics, or a related math-heavy field, paired with mastery of SQL (Window Functions, CTEs, deeply nested JSON/Map types) to optimize heavy Trino/Athena queries over 5TB+ daily data volumes for speed and infrastructure cost-efficiency.
- Memory-Efficient
- Python
Processing: You possess deep Python expertise for complex, memory-efficient data manipulation and statistical modeling, ensuring analytics pipelines handle massive daily data volumes without degrading performance.
- Experimental Rigor & A/B Testing: You apply Python-driven statistical methods (Power Analysis, P-values, Bayesian frameworks) to rigorously evaluate SDK-side experiments and support the rollout of profitable feature iterations.
- Data Storytelling & Stakeholder
Execution: You combine data visualization and strong technical storytelling to translate complex statistical analyses, real-time campaign performance, and operational findings into actionable recommendations for cross-functional stakeholders.
Core Competencies
Expertise in designing and automating scalable data pipelines using dbt and Airflow, alongside advanced SQL and Python skills for efficient data processing and analysis.
Strong ability to translate complex data insights into actionable recommendations for stakeholders, ensuring data quality and performance optimization.
- Highest-signal resume keywords
- Analytics Engineering with dbt & Airflow
- Massive-Scale SQL Optimization
- Memory-Efficient Python Processing
- Data Storytelling & Stakeholder Execution
- Experimental Rigor & A/B Testing
- ATS Optimization Keywords
- Hard Skills
- SQL
- Python
- Data Analysis
- Statistical Modeling
- Data Visualization
- A/B Testing
- Data Pipeline Automation
- Data Quality Control
- Real-Time Performance Reporting
- Statistical Methods
- Soft Skills
- Mentoring
- Technical Storytelling
- Cross-Functional Collaboration
- Industry Keywords
- Mobile Apps Growth
- Programmatic Advertising
- Real-Time Bidding
- Data Frameworks
- Behavioral Signals
- Tools & Technologies
- Dbt
- Airflow
- Trino
- Athena
- #J-18808-Ljbffr
Senior Data Analyst, Engineer 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 Senior Data Analyst, 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 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 Senior Data Analyst, 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 Data Analyst, 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!
