Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verwalte Dateninfrastrukturen für Umsatzanalysen und Berichterstattung.
- Unternehmen: Lean Layer, die Nr. 1 RevOps-Agentur auf G2 mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Boni und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Schnelles, kollaboratives Umfeld mit großartigen Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte skalierbare Datensysteme und arbeite an spannenden Projekten im Revenue Operations Bereich.
- Qualifikationen: 3-5 Jahre Erfahrung in Datenengineering, starke SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit Datenbanken.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Position Overview
Lean Layer is the #1 Rated Rev Ops Agency on G2, and we’re doubling our consulting team over the next year.
Our reputation is built on excellent results, which means we need to keep hiring excellent people.
We are looking for a Rev Ops Analytics Engineer with deep Revenue Operations expertise to own and maintain the data infrastructure that powers revenue analytics and reporting across our client environments.
This role focuses on data engineering and warehouse management , ensuring reliable pipelines, scalable data models, and high-quality revenue data.
The Rev Ops Analytics Engineer will work closely with Rev Ops consultants who define CRM and business requirements, and with data analysts who build dashboards and reporting.
You may be a fit for the Rev Ops Analytics Engineer role if you are strong in
SQL, data modeling, and warehouse architecture , and can understand the business context of revenue operations in order to build reliable and scalable data systems.
- What We’re Looking For
- Enjoys building reliable data systems and solving complex data problems
- Has strong technical data engineering skills
- Understands how revenue teams use data for reporting and decision-making
- Can translate business context into scalable data models
- Is comfortable working across multiple systems and client environments
- Is comfortable working directly with clients as needed
- Thrives in collaborative, fast-paced environments
Key Responsibilities
- Data Warehouse Ownership
- Design and maintain datasets and table structures
- Manage warehouse performance, partitioning, clustering, and cost optimization
- Maintain access controls and permissions
- Structure warehouse schemas to support revenue analytics and reporting
- Data Pipelines & Integrations
- Build and maintain ETL / ELT pipelines from revenue systems into the warehouse
- Integrate data from systems such as Hub Spot, Salesforce, marketing and sales analytics platforms, sales engagement platforms, billing systems, and product analytics tools
- Monitor pipeline health and resolve failures
- Manage schema changes from upstream systems
- Ensure reliable and timely data synchronization
- Manage Git Hub repositories
- Data Modeling for Revenue Analytics
- Design and maintain analytics-ready data models
- Build models for accounts, contacts, opportunities, and pipeline data
- BI & Analytics Support
- Maintain tables and models used by BI tools such as Looker
- Optimize queries and support derived tables used in reporting
- Ensure consistent metric definitions across reporting layers
- Dashboard creation for data validation
- Data Quality & Reliability
- Implement data validation and testing
- Monitor pipeline health and data freshness
- Identify and resolve data inconsistencies
- Maintain documentation for warehouse models and data definitions
- Required Qualifications
- 3–5 years of experience in data engineering or analytics engineering
- Strong SQL skills
- Experience working with data warehouses (Big Query, Snowflake, Redshift, etc.)
- Experience working with Salesforce or Hub Spot as a data source
- Experience building and maintaining ETL / ELT pipelines
- Experience designing analytics-ready data models
- Familiarity with API-based integrations and data syncing
- Python for data pipelines or automation
- Reverse ETL or operational data workflows
- dbt or similar transformation tools
- Looker or similar BI platforms
- Experience with Git Hub
- Preferred Experience
- Experience working with revenue or business systems and terminology such as:
- Marketing Automation Platforms (MAP) like Hub Spot
- Marketing analytics platforms
- Saa S revenue metrics (ARR, ACV, TCV, MRR, etc.)
- Saa S terminology (MQL, SQL, SQO, Deal/Opportunity, Lead/Contact, etc.)
Learn more about what it’s like to work at Lean Layer here.
Visa Sponsorship
Please note that we are not currently able to offer U. S. visa sponsorship or transfer for this position.
For Canadian and Brazilian Residents
We also invite you to apply for this position but please note that at this time we can only hire those outside of the United States as full-time contractors.
If you have any questions about this set up, please don’t hesitate to reach out.
Compensation
- Offers Commission
- Offers Bonus
- Multiple Ranges
- #J-18808-Ljbffr
RevOps Analytics Engineer Arbeitgeber: Lean Layer
Lean Layer ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Teamarbeit, Neugier und Eigenverantwortung geschätzt werden. Als Engagement Manager haben Sie die Möglichkeit, mit einer Vielzahl von Kunden aus unterschiedlichen Branchen zusammenzuarbeiten und Ihre Karriere in einem der angesehensten RevOps-Teams der Branche voranzutreiben. Wir fördern das persönliche Wachstum und bieten Ihnen die Chance, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die einen echten Einfluss auf die Geschäftsergebnisse unserer Kunden haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so RevOps 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 Lean Layer 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 RevOps 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 RevOps Analytics Engineer bei Lean Layer gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Lean Layer 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 Lean Layer entscheidend sein!
