Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle moderne Data-Warehouse-Systeme und arbeite an spannenden Datenprojekten.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen in Berlin mit einer dynamischen und unterstützenden Kultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, persönliche Entwicklung, kostenlose Snacks und regelmäßige Teamevents.
- Weitere Informationen: Genieße eine nicht-hierarchische Umgebung mit intensiver Mentorship und Feedback.
- Warum dieser Job: Übernehme Verantwortung und mache von Anfang an einen Unterschied in einem schnell wachsenden Unternehmen.
- Qualifikationen: Erste Erfahrung in SQL und ein proaktiver, unternehmerischer Geist.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Located in the vibrant heart of Berlin, Pandata provides advanced data solutions to empower companies with data and technological innovation. Our corporate clients trust us with strategy, solution design and implementation. We follow a holistic approach, covering the entire data stream from sourcing to processing and insight generation, using cutting-edge tools as well as custom solutions. We are a fast growing high performance business, built on a solid and stable foundation.
As Data Analytics Engineer you will be designing data warehouse systems for our clients, using state-of-the-art tools and approaches.
Aufgaben:- Konzeption, Design und Implementierung von modernen Data-Warehouse-Systemen
- Zentrale Rolle in spannenden Datenprojekten und Teil von funktionsübergreifenden Teams
- Verstehen der Anforderungen und Bedürfnisse unserer Kunden und Übersetzung in Dateninfrastruktur
- Übernahme der Transformationsschritte von ELT-Pipelines durch Vorbereitung großer Datenmengen zur Umwandlung in umsetzbare Empfehlungen
- Erforschen und Übernehmen neuer Technologien wie dbt, Mentoring von Teammitgliedern und Vertiefung des Verständnisses der verbleibenden Datenwertschöpfungskette
- Arbeiten mit einer Vielzahl von Tools, die auf die Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten sind.
- Dateninfrastruktur: PostgreSQL, Google BigQuery
- Datenumwandlung: SQL, dbt
- Planung: Jenkins, Airflow
- Visualisierung: Tableau, PowerBI, Looker, Holistics
- Erste relevante Berufserfahrung (mehr ist ein Plus - bitte geben Sie Ihr Niveau im angehängten Fragebogen an)
- Erste Erfahrung im Programmieren (SQL) und Arbeiten über die Kommandozeile
- Optional: erste Erfahrung mit dbt und/oder BI-Software
- Anpassungsfähigkeit und Bereitschaft, mit verschiedenen Tools zu wachsen
- Ein Verständnis von Git und Best Practices der Codebasis-Zusammenarbeit
- Unabhängige Arbeitsmentalität, proaktive Einstellung und unternehmerisches Denken
- Sie gedeihen in einer nicht-hierarchischen Umgebung
- Solide Kommunikationsfähigkeiten in Englisch
- Ein großartiges Unternehmen aufbauen und mit uns wachsen
- Verantwortung übernehmen und von Tag eins Einfluss haben
- Persönlich und beruflich in einem stark zweckorientierten Arbeitsumfeld entwickeln
- Ein gefragtes Skillset und technische Fähigkeiten erwerben, indem Sie an Projekten mit verschiedenen Daten-Setups und Tech-Stacks arbeiten
- Mit einem hochmotivierten und intelligenten Team in einer professionellen, aber menschenzentrierten Umgebung arbeiten
- Ihre Lernkurve durch intensives Mentoring und Feedbackzyklen in den ersten Monaten steigern
- Genießen Sie unsere hervorragende Bürokultur und profitieren Sie von täglichem Frühstück, Mittagessen, Snacks, heißen und kalten Getränken, Freitagsbier und vielem mehr
- Teilnahme an unseren häufigen Teamevents und wöchentlichen Zusammenkünften
- Registrierung für unser starkes Unternehmensbenefitprogramm (Öffentlicher Nahverkehr oder Fahrradabonnement, JobRad-Leasing, Sprachkurse, Urban Sports Club Subventionierung, Zweckzeit)
Bei Pandata schätzen wir Intelligenz und Motivation über die Anforderungen der Stellenanzeige hinaus. Alle Bewerber werden für alle offenen Stellen berücksichtigt.
(Junior) Analytics Engineer Arbeitgeber: Pandata GmbH
Pandata ist ein hervorragender Arbeitgeber im pulsierenden Herzen Berlins, der seinen Mitarbeitern nicht nur die Möglichkeit bietet, an spannenden Datenprojekten zu arbeiten, sondern auch eine einzigartige Unternehmenskultur fördert, die persönliche Entwicklung und Teamgeist in den Vordergrund stellt. Mit einem klaren Fokus auf individuelle Verantwortung und einer flexiblen Arbeitsumgebung profitieren Mitarbeiter von intensiver Mentorship, einem starken Benefit-Programm sowie regelmäßigen Teamevents, die das Lernen und Wachsen unterstützen. Hier haben Sie die Chance, Ihre Fähigkeiten in einem dynamischen und innovativen Umfeld auszubauen und gleichzeitig einen echten Einfluss auf die Unternehmensziele zu nehmen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so (Junior) Analytics Engineer erhalten könnten
✨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 Pandata GmbH 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 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 bei Pandata GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Pandata GmbH 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 Pandata GmbH entscheidend sein!
