(Senior) Analytics Engineer (m/w/d)
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(Senior) Analytics Engineer (m/w/d)

Köln Vollzeit 43200 - 72000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Wandle komplexe Daten in wertvolle Insights und entwickle moderne Datenprodukte.
  • Arbeitgeber: Wir transformieren, wie Unternehmen mit Daten arbeiten und setzen auf innovative KI-Lösungen.
  • Mitarbeitervorteile: Spannende Projekte mit State-of-the-Art Technologien und regelmäßige Trainings.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft datengetriebener Geschäftsmodelle in einem dynamischen Team.
  • Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Data Analytics, Power BI, SQL und Azure Data Services erforderlich.
  • Andere Informationen: Wir fördern Vielfalt, Innovation und enge Zusammenarbeit im Team.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.

Daten sind deine Leidenschaft? Du willst Unternehmen dabei helfen, datengetriebene Entscheidungen auf das nächste Level zu heben? Du bist ambitioniert, lösungsorientiert und liebst es, komplexe Daten in wertvolle Insights zu verwandeln sowie datengetriebene Lösungen mit Microsoft Azure und modernen AI-Technologien zu realisieren? Dann werde Teil unseres Teams!

Deine Funktion im Projekt

Als (Senior) Analytics Engineer spielst du eine zentrale Rolle bei der Transformation, Modellierung, Analyse und Interpretation von Daten, um wertvolle Erkenntnisse für unser Unternehmen zu gewinnen. Du arbeitest an der Schnittstelle zwischen Business und Technologie und stellst sicher, dass datenbasierte Entscheidungen fundiert und zielführend getroffen werden können. Mit neusten Technologien und unseren umfassenden, methodischen Frameworks, entwickelst du moderne Datenprodukte (Use Cases) und Plattformen, die wesentlichen Einfluss auf Kernprozesse führender Unternehmen in Europa haben.

Deine Aufgaben & Verantwortlichkeiten

  • Dateninfrastruktur & Pipeline-Entwicklung: Konzeption, Aufbau und Wartung skalierbarer Dateninfrastrukturen und Pipelines zur effizienten Gewinnung, Transformation und Speicherung von Daten für analytische Zwecke mit dem Microsoft Data Stack (Fabric, Power BI, Synapse, Azure SQL, Azure Databricks, Azure Data Factory).
  • Datenmodellierung & Architektur: Entwicklung und Optimierung skalierbarer Datenmodelle sowie enterprise-scale Plattformarchitekturen mit Microsoft Azure, databricks und Fabric.
  • Datenvisualisierung & Reports: Erstellung interaktiver, verständlicher und datengetriebener Berichte mit Power BI zur Entscheidungsfindung.
  • Datentransformation & ETL/ELT: Unterstützung bei der Umsetzung von ETL/ELT-Prozessen und der Datenaufbereitung in einer Medallion-Architektur.
  • Microsoft Fabric Strategie & Implementierung: Entwicklung und Umsetzung nachhaltiger Fabric/ Power BI Lösungen für Kunden.
  • Data Governance & Best Practices: Beratung und Konzeption zu Governance und Data Management Mechanismen.
  • AI-first: Integration und Nutzung von AI-Komponenten in Architekturen und im Entwicklungsprozess (bspw. AI Agents).
  • Business Value: Business-getriebene und lösungsorientierte Arbeitsweise.
  • Workshops & Schulungen: Konzeption und Durchführung maßgeschneiderter Trainings und Workshops für technische und nicht-technische Zielgruppen.
  • Beratung & Stakeholder-Management: Enge Zusammenarbeit mit Kunden, um ihre individuellen Herausforderungen zu verstehen und datengetriebene Lösungen zu entwickeln.

Das bringst du mit

  • Erfahrung: Mehrjährige Berufserfahrung als Data Analyst, Data Engineer oder Business Intelligence Consultant, idealerweise im Dienstleister-Kontext.
  • Technisches Know-how: Fundierte Kenntnisse in Power BI, DAX, SQL, PySpark und M (Power Query) sowie Erfahrung mit Azure Data Services. Wünschenswert ist außerdem tieferes Verständnis der Medallion Lakehouse-Architektur, databricks sowie Erfahrungen in der Entwicklung mit CI/CD.
  • Datenmodellierung & Analyse: Verständnis der Datenmodellierung nach Star- und Snowflake-Schema.
  • Arbeitsweise: Freude an der Zusammenarbeit mit interdisziplinären (Product-) Teams, lösungsorientierte Denkweise und eine hohe AI-Affinität.
  • Leidenschaft: Begeisterung für die Nutzung von Daten, um echten Business Impact zu schaffen.
  • Sprachkenntnisse: Fließende Englisch- (C1) und Deutschkenntnisse.

Warum du bei uns genau richtig bist

  • Spannende Data & AI Projekte mit State-of-the-Art Technologien – Arbeite mit Microsoft Azure, Fabric, Databricks & führenden AI-Technologien.
  • High-Performance & Ambition – Wir suchen Macher:innen, die etwas bewegen wollen.
  • Steile Lernkurve & Entwicklungsmöglichkeiten – Werde Teil eines Top-Teams mit regelmäßigen Trainings & Zertifizierungen.
  • Innovative Unternehmenskultur – Wir leben Hands-on Mentalität, Teamspirit & datengetriebene Exzellenz.

Über KI performance

Wir transformieren die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten arbeiten, und machen sie bereit für die Zukunft der Künstlichen Intelligenz. Mit unserer Expertise in der Entwicklung von Datenplattformen und KI-gestützten Lösungen schaffen wir messbaren Mehrwert – stets mit einem klaren Fokus auf Business und Strategie. Unsere Projekte reichen von globalen Datenplattformen bis hin zu innovativen Gen AI-Anwendungen und leisten einen direkten Beitrag zum Erfolg führender DAX-Unternehmen. Durch den Einsatz modernster Technologien setzen wir neue Maßstäbe in der digitalen Transformation und arbeiten eng mit Microsoft, Databricks und unserem KI group-Ecosystem zusammen, um nachhaltige und zukunftsweisende Lösungen zu realisieren. Unsere Unternehmenskultur ist geprägt von zukunftsorientierten, neugierigen und aufgeschlossenen Menschen, die die digitale Welt aktiv gestalten. Um dieses dynamische Umfeld zu erhalten, legen wir großen Wert auf Vielfalt, Innovation und eine enge Zusammenarbeit in Teams.

Bist du bereit, mit uns die Zukunft datengetriebener Geschäftsmodelle zu gestalten? Dann bewirb dich jetzt – Wir freuen uns auf dich!

(Senior) Analytics Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: KI performance GmbH

Als (Senior) Analytics Engineer bei uns erwartet dich eine spannende und dynamische Arbeitsumgebung, in der du mit modernsten Technologien wie Microsoft Azure und AI-Lösungen arbeitest. Wir fördern eine innovative Unternehmenskultur, die Teamgeist und datengetriebene Exzellenz lebt, und bieten dir zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung durch regelmäßige Trainings und Zertifizierungen. Unser Standort in Nordrhein-Westfalen ermöglicht es dir, an bedeutenden Projekten für führende Unternehmen zu arbeiten und dabei einen direkten Einfluss auf deren Erfolg zu haben.
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Kontaktperson:

KI performance GmbH HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: (Senior) Analytics Engineer (m/w/d)

Tip Nummer 1

Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit anderen Analytics Engineers und Fachleuten aus der Branche zu vernetzen. Nimm an relevanten Gruppen und Diskussionen teil, um dein Wissen zu erweitern und potenzielle Kontakte zu knüpfen.

Tip Nummer 2

Halte Ausschau nach Meetups oder Konferenzen, die sich auf Datenanalyse und Microsoft Azure konzentrieren. Diese Veranstaltungen bieten nicht nur wertvolle Einblicke in aktuelle Trends, sondern auch die Möglichkeit, direkt mit Unternehmen und Recruitern in Kontakt zu treten.

Tip Nummer 3

Zeige deine Fähigkeiten durch praktische Projekte! Erstelle ein Portfolio mit Beispielen deiner Arbeit, insbesondere mit Microsoft Azure und Power BI. Dies kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben und deine praktischen Kenntnisse zu demonstrieren.

Tip Nummer 4

Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Datenmodellierung, ETL-Prozessen und den spezifischen Technologien, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, übst. Das zeigt dein Engagement und deine Fachkenntnisse im Bereich Analytics Engineering.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: (Senior) Analytics Engineer (m/w/d)

Fundierte Kenntnisse in Power BI
DAX
SQL
PySpark
M (Power Query)
Erfahrung mit Azure Data Services
Verständnis der Medallion Lakehouse-Architektur
Kenntnisse in Databricks
CI/CD Entwicklungserfahrung
Datenmodellierung nach Star- und Snowflake-Schema
Analytische Fähigkeiten
Problem-Lösungsfähigkeiten
Teamarbeit und interdisziplinäre Zusammenarbeit
Hohe AI-Affinität
Fließende Englisch- und Deutschkenntnisse

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen wie technische Fähigkeiten in Power BI, DAX, SQL und Azure. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deinem Lebenslauf und Anschreiben ansprichst.

Individualisiere dein Anschreiben: Gestalte dein Anschreiben so, dass es deine Leidenschaft für Daten und deine Erfahrung in der Datenanalyse hervorhebt. Zeige, wie du datengetriebene Entscheidungen unterstützt hast und welche Erfolge du erzielt hast.

Hebe relevante Projekte hervor: Füge in deinem Lebenslauf konkrete Beispiele von Projekten hinzu, an denen du gearbeitet hast, insbesondere solche, die Microsoft Azure oder moderne AI-Technologien nutzen. Dies zeigt deine praktische Erfahrung und dein technisches Know-how.

Prüfe auf Vollständigkeit und Fehler: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und achte darauf, dass keine Rechtschreib- oder Grammatikfehler vorhanden sind. Eine fehlerfreie Bewerbung hinterlässt einen professionellen Eindruck.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei KI performance GmbH vorbereitest

Verstehe die Technologien

Mach dich mit den spezifischen Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Microsoft Azure, Power BI und Databricks. Zeige im Interview, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrungen mit diesen Tools.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an konkrete Projekte oder Situationen aus deiner bisherigen Berufserfahrung, in denen du datengetriebene Lösungen entwickelt hast. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast.

Zeige deine Leidenschaft für Daten

Unterstreiche deine Begeisterung für Daten und deren Nutzung zur Entscheidungsfindung. Erkläre, warum du glaubst, dass datengetriebene Ansätze für Unternehmen wichtig sind und wie du dazu beitragen kannst, diese Vision zu verwirklichen.

Stelle Fragen

Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Dies zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten, Herausforderungen oder der Unternehmenskultur, um ein besseres Verständnis zu bekommen.

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