Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue Datenmodelle für datengestützte Entscheidungen und optimiere Arbeitsabläufe.
- Unternehmen: N26, ein innovatives Fintech-Unternehmen mit einer dynamischen Kultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, persönliche Entwicklungsbudgets und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Hohe Autonomie und Zugang zu neuesten Technologien in einem internationalen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Bankings mit modernster Technologie und einem vielfältigen Team.
- Qualifikationen: Mindestens 2 Jahre Erfahrung in Datenanalyse oder verwandten Bereichen und starke SQL- sowie Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
Über die Gelegenheit
Als Analytics Engineer bauen Sie die Grundlagen für datengestützte Entscheidungen bei N26. Sie arbeiten eng mit der restlichen Daten-Community und den Geschäftsinteressenten zusammen, um sicherzustellen, dass unsere Datenmodelle genau, relevant und aktuell sind. Sie sind hier, um eine datenorientierte Denkweise zu etablieren und damit eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Verbesserung zu fördern. Sie werden in einem zentralen Analytics Engineering-Team arbeiten, das Produktteams und deren eingebettete Analysten in einem oder mehreren Geschäftsbereichen unterstützt.
Sie verwenden den folgenden Tech-Stack:
- Unser Cloud-Anbieter ist AWS, und wir nutzen viele verschiedene Tools und Dienste, die sie bereitstellen.
- Redshift ist unser Haupt-Datenlager und das Hauptwerkzeug, mit dem Sie interagieren werden.
- Für unsere Datenumwandlungen verwenden wir DBT.
- Unser Business-Intelligence-Tool für Datenvisualisierungen und Dashboards ist Metabase.
- Wir verwenden Python als unsere bevorzugte Sprache für Automatisierungen und komplexere Softwareteile.
In dieser Rolle werden Sie:
- Saubere Datenmodelle für Benutzer bereitstellen, um Geschäftsinteressenten zu befähigen, ihre eigenen Fragen zu beantworten.
- Datenprojekte transformieren, testen und bereitstellen, wobei bewährte Verfahren der Softwareentwicklung wie Versionskontrolle, kontinuierliche Integration, Tests, Dokumentation und sauberes Codieren angewendet werden.
- Den Workflow unserer Analysten und Geschäftsbenutzer verbessern und deren Zeit bei der Arbeit mit Daten optimieren.
- Tests für unsere Datensätze erstellen, um ein gutes Maß an Datenqualität zu gewährleisten.
- Eventuelle Probleme mit unserer Transformationspipeline beheben und Lösungen für komplexe Probleme finden.
- Datenmodelle für BI-Tools aufbauen und verwalten.
- Aktiv an Whiteboard-Sitzungen teilnehmen und zum Prozess der Ideenfindung neuer Dienstleistungen und Tools beitragen.
Was Sie benötigen, um erfolgreich zu sein:
- Mindestens 2 Jahre Erfahrung als Datenanalyst, Dateningenieur, Softwareingenieur, Analytics Engineer oder in einer anderen quantitativen Disziplin.
- Starke Erfahrung im Abfragen von Daten mit SQL und Erfahrung mit Python.
- Erfahrung mit ETL/ELT-Prozessen, Datenmodellierung und Architektur von Datenlagern.
- Gute Kommunikations-, Organisations- und Zusammenarbeitfähigkeiten.
- Vertrautheit mit Datenvisualisierungstools wie Metabase, Tableau, Looker oder ähnlichem.
- Gutes Geschäftswissen, um die Nutzung von Daten mit Lösungen für reale Geschäftsprobleme zu verbinden.
Was Sie erwartet:
- Beschleunigen Sie Ihr Karrierewachstum, indem Sie einem der am meisten diskutierten Disruptoren Europas beitreten.
- Mitarbeitervorteile, die von einem wettbewerbsfähigen persönlichen Entwicklungsbudget, Homeoffice-Budget, Rabatten für Fitness- und Wellness-Mitgliedschaften, Sprach-Apps und öffentlichem Nahverkehr reichen.
- Als N26-Mitarbeiter haben Sie Zugang zu einem Premium-Abonnement auf Ihrem persönlichen N26-Bankkonto sowie zu Abonnements für Freunde und Familienmitglieder.
- Zusätzlicher Urlaubstag für jedes Jahr der Betriebszugehörigkeit.
- Ein hohes Maß an Autonomie und Zugang zu modernster Technologie - alles während Sie mit einem freundlichen Team von Kollegen unterschiedlicher Nationalitäten, Erfahrungen und Hintergründe arbeiten.
- Ein Umzugspaket mit Visumsunterstützung für diejenigen, die es benötigen.
Wer wir sind
N26 hat das Banking für die digitale Welt von heute neu erfunden. Technologie und Design bestimmen alles, was wir tun, und so bauen wir die globale Banking-Plattform, die die Menschen gerne nutzen. Wir haben physische Filialen, Papierkram und versteckte Gebühren für ein elegantes digitales Erlebnis und erstklassige Einsparungen eliminiert. Den Menschen die Macht zu geben, auf ihre Weise zu leben und zu bankieren, ist es, was uns morgens aus dem Bett holt und die Arbeit inspiriert, die wir leisten. Wir haben unseren Hauptsitz in Berlin mit Büros in mehreren Städten in Europa, darunter Wien und Barcelona, und einem 1.500-köpfigen Team von mehr als 80 Nationalitäten.
Sehen Sie sich selbst in dieser Rolle gedeihen? Wir würden uns freuen, Ihre Bewerbung zu sehen, auch wenn Sie nicht 100 % der Kriterien erfüllen. Sie könnten genau die richtige Person für diese oder andere Rollen sein!
Chancengleichheit für alle
Bei N26 glauben wir, dass unsere Stärke in unseren Menschen und den unterschiedlichen Perspektiven liegt, die sie mitbringen. Wir streben danach, vielfältige Teams aufzubauen, die Innovation und Geschäftserfolg vorantreiben. Wir suchen aktiv nach Talenten aus allen Hintergründen und heißen Bewerbungen von allen Geschlechtern, Kulturen, sexuellen Orientierungen, Fähigkeiten, Neurodiversitäten und Altersgruppen willkommen. Wir setzen uns dafür ein, eine hervorragende und zugängliche Kandidatenerfahrung zu bieten. Wenn Sie Unterstützung benötigen, um diesen Prozess für Sie zu gestalten, lassen Sie es uns bitte wissen. Wir sind hier, um Sie zu unterstützen!
Entdecken Sie mehr über Vielfalt und Inklusion bei N26: https://n26.com/en-eu/diversity-and-inclusion
Analytics Engineer Arbeitgeber: N26
N26 ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Berlin eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet. Mit einem hybriden Arbeitsmodell fördern wir Eigenverantwortung und Zusammenarbeit, während wir gleichzeitig vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten und attraktive Mitarbeiterbenefits wie ein persönliches Entwicklungsbudget und zusätzliche Urlaubstage bieten. Unsere Unternehmenskultur schätzt Vielfalt und Inklusion, was es zu einem bedeutungsvollen Ort macht, um an innovativen Projekten zu arbeiten und die eigene Karriere voranzutreiben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so 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 N26 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 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 Analytics Engineer bei N26 gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei N26 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 N26 entscheidend sein!
