Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Dashboards und unterstütze Teams mit wertvollen Datenanalysen.
- Unternehmen: Ninox, Europas führende Low-Code-Plattform für flexible Geschäftsanwendungen.
- Vorteile: 30 Urlaubstage, flexible Arbeitsbedingungen und ein modernes Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Werde Teil eines multikulturellen, unterstützenden Teams in Berlin.
- Warum dieser Job: Gestalte die Datenlandschaft eines innovativen Unternehmens und beeinflusse wichtige Entscheidungen.
- Qualifikationen: Starke SQL-Kenntnisse und analytisches Denken sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Ninox ist Europas führende Low-Code-Plattform, die es Tausenden von Unternehmen ermöglicht, leistungsstarke, flexible Geschäftsanwendungen zu entwerfen, ohne eine Zeile Code zu schreiben. Daten stehen im Mittelpunkt, wie Ninox Produktentscheidungen trifft, Roadmap-Initiativen priorisiert, die Unternehmensleistung bewertet und Kunden bedient. Während wir wachsen, bauen wir eine moderne Datenbasis auf – und dies ist Ihre Gelegenheit, sie von Grund auf mitzugestalten.
Als Junior Analytics Engineer überbrücken Sie die Lücke zwischen Rohdaten und aussagekräftigen Erkenntnissen. Die Position ist das Bindeglied zwischen Geschäftsoperationen und Produktentwicklung und unterstützt alle im Unternehmen dabei, bedeutungsvolle Einblicke zu gewinnen. Sie werden die Entwicklung unseres BI-Ökosystems unterstützen, Datenmodelle verbessern, Dashboards erstellen und sicherstellen, dass die Teams bei Ninox genaue, zuverlässige und umsetzbare Daten zur Verfügung haben.
Diese Rolle ist ideal für Junior-Kandidaten mit starken analytischen Fähigkeiten, soliden SQL-Kenntnissen und dem Ehrgeiz, in eine vollständige Rolle als Analytics Engineer oder BI Engineer zu wachsen.
Was Sie tun werden:
- Dashboards für wichtige Teams (Produkt, Marketing, Finanzen, Betrieb, Management) unter Verwendung Ihrer SQL-Expertise entwickeln
- Tiefgehende Analysen durchführen, um Verhaltensmuster der Nutzer und Leistungsfaktoren aufzudecken
- Analytische Ergebnisse in klare, umsetzbare Empfehlungen umwandeln
- Das Nutzerverhalten für Produkt- und Marketinginitiativen verfolgen
- Mit Stakeholdern aus der Produktentwicklung und den Geschäftsoperationen zusammenarbeiten, um Datenbedürfnisse zu verstehen
- Teams schulen, wie sie die von Ihnen erstellten Dashboards, Berichte und Datenquellen nutzen können
- Ein Ansprechpartner für ad-hoc Fragen und strategische Analysen sein
- Datenqualität, Konsistenz und Struktur über Datensätze hinweg verbessern
- Neue Datenquellen über APIs und ETL/ELT-Tools integrieren
- Zur Dokumentation und zu Daten-Governance-Praktiken beitragen
- An der Gestaltung skalierbarer Pipelines teilnehmen und die Datenzuverlässigkeit überwachen
Ihre ersten 6–12 Monate:
- Unsere gesamte Dateninfrastruktur und interne Datensätze kennenlernen
- Verantwortung für wichtige Dashboards übernehmen, die vom Produkt- und Führungsteam genutzt werden
- Ihre ersten Datenmodelle entwerfen, um die Berichterstattungseffizienz zu verbessern
- Automatisierte Prüfungen einführen, die die Datenqualität verbessern
- Die Hauptansprechperson für ad-hoc Datenanfragen werden
- Zum Aufbau eines modernen BI-Stacks und -Prozesse beitragen
Was Erfolg aussieht:
- Stakeholder vertrauen und nutzen aktiv Ihre Dashboards
- Datenmodelle sind gut strukturiert, dokumentiert und zuverlässig
- Sie erkennen und kommunizieren Erkenntnisse, die Geschäfts- oder Produktentscheidungen beeinflussen
- Sie bringen konsequent Struktur und Klarheit in unordentliche Datensätze
Unser Tech-Stack:
Sie müssen nicht alles wissen – aber Sie sollten begeistert sein, zu lernen.
- Datenbanken & Datenmodellierung: BigQuery, MongoDB, dbt
- Analyse & Visualisierung: Power BI, Mixpanel
- Datenintegration & Tracking: GA4, Mixpanel, benutzerdefinierte Python-Skripte
Anforderungen:
- Abschluss in Informatik, Mathematik, Betriebs-/Datenanalyse oder einem verwandten Bereich
- 1 bis 2 Jahre Berufserfahrung
- Starke SQL-Kenntnisse und Sicherheit im Umgang mit Datenbanken
- Datenlager-Grundlagen
- Gutes Verständnis von Statistik und analytischem Denken
- Erste Erfahrungen mit BI-Tools (Power BI, Looker, Data Studio, Tableau usw.)
- Vertrautheit mit digitaler Analyse (GA4, GTM, Mixpanel, Amplitude)
- Erfahrung mit dbt oder Datenpipelines
- Kenntnisse in Programmiersprachen: Python und JavaScript
- Neugier, Eigenverantwortung und Lernbereitschaft für neue Tools und Methoden
- Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe Themen klar zu erklären
- Fließende schriftliche und mündliche Englischkenntnisse
- Erfahrung in SaaS oder Nutzerverhaltensanalysen bevorzugt
Vorteile:
- Großer Einfluss: Ihre Arbeit beeinflusst direkt die Produkt-Roadmap und die Geschäftsstrategie, und Sie arbeiten direkt mit der Unternehmensführung zusammen
- Starke Mentorship: Sie lernen von erfahrenen Senior Engineers und Analysten
- Moderne technische Umgebung: Helfen Sie, einen skalierbaren, hochwertigen Analyse-Stack zu gestalten
- Freiheit & Verantwortung: Viel Eigenverantwortung ab dem ersten Tag
- Flexible Arbeitsbedingungen
- 30 Urlaubstage
- 30 Tage mobiles Arbeiten – Sie können aus jedem Land der Welt arbeiten.
- Mitgliedschaft im Gesundheits- und Fitnessclub über Wellhub
- Subventioniertes Company Deutschlandticket
- Hunde freundliches Büro in Berlin-Mitte
- Multikulturelles, ehrgeiziges und unterstützendes Team
Einstellungsprozess:
- Bewerben Sie sich über unser Online-Formular
- Einführungsgespräch - Lernen Sie uns kennen und erzählen Sie uns von Ihren Zielen
- Take Home Challenge – Wir werden eine Fallstudie und technische Herausforderung haben, die wir Sie bitten werden, abzuschließen
- Fähigkeits- & Technisches Interview - Gehen Sie Ihre Lösung durch und treffen Sie Ihre zukünftigen Teamkollegen
- Treffen Sie den COO / CEO / MD
- Angebot
Junior Analytics Engineer (BI + Data Modelling) - Berlin - m/f/d Arbeitgeber: Ninox Software
Als Senior People Manager in unserem dynamischen Team in Berlin-Mitte hast du die Möglichkeit, die Entwicklung unserer Mitarbeiter und Führungskräfte aktiv zu gestalten. Wir bieten dir ein modernes Arbeitsumfeld mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung, Karrierepfade und eine transparente Unternehmenskultur. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, einem hundefreundlichen Büro und der Chance, direkt mit der Geschäftsführung zusammenzuarbeiten, bist du Teil eines motivierten Teams, das den Schlüssel zum Erfolg in großartigen Menschen sieht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Junior Analytics Engineer (BI + Data Modelling) - Berlin - 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 Ninox Software 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 Junior Analytics Engineer (BI + Data Modelling) - Berlin - 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 Junior Analytics Engineer (BI + Data Modelling) - Berlin - m/f/d bei Ninox Software gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Ninox Software 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 Ninox Software entscheidend sein!
