Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle vertrauenswürdige Datenmodelle und arbeite eng mit verschiedenen Teams zusammen.
- Unternehmen: Pantheon, eine innovative WebOps-Plattform mit über 300.000 betriebenen Websites.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und umfassende Gesundheitsleistungen.
- Weitere Informationen: Tolle Teamkultur mit vielen Entwicklungsmöglichkeiten und inspirierenden Events.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld.
- Qualifikationen: 6-8 Jahre Erfahrung in Analytics oder Datenengineering, fortgeschrittene SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
About Pantheon
Pantheon Web Ops Platform powers the open web, running more than 300,000 sites in the cloud for customers including Google, Princeton, Salesloft and Doctors Without Borders.
Every day, thousands of developers and marketers create, iterate, and scale Word Press and Drupal sites to reach billions of people globally.
Pantheon’s multitenant, container-based platform enables organizations to manage all of their websites from a single dashboard.
Organizations including Clorox and the United Nations drive results through accelerated development and real-time publishing using Pantheon’s collaborative workflows.
The Role
Senior Analytics Engineer
The Analytics Engineering team owns how Pantheon’s data becomes trusted, self-serve insight — from the data models built on our raw source tables to the semantic layer the whole company consumes.
Sitting close to the business (under Finance), you’ll own a domain end-to-end and act as a partner who turns business questions into the right data models.
- What You Need to Succeed
- Own the analytics modeling lifecycle for a business domain (GTM / Lead-to-Customer or Post-Sales) — build and maintain dbt models and business marts on top of our source data in Snowflake.
- Develop and maintain the semantic layer that powers our BI platform.
- Partner directly with stakeholders across Finance, Sales, Marketing, CS, and Rev Ops to translate ambiguous business questions into the right model — prescribing or designing one when none exists.
- Define, document, and enforce consistent metric definitions and segmentation across the org (e. g., customer lifecycle stages, production lifecycle, ARR), establishing whether each lives in dbt or the semantic layer so metrics aren’t defined twice.
- Build trustworthy self-serve data products so business partners can answer routine questions without help.
- Collaborate with the Data Platform team where raw data is handed off — specify and request new sources, validate data, and raise quality issues upstream.
What You Bring to the Table
- 6–8 years of overall experience in analytics, data engineering, or a related field, including at least 4 years specifically in analytics engineering.
- Advanced SQL and hands‑on experience with dbt or a comparable transformation framework (models, tests, documentation)
- Cloud data warehouse experience, ideally Snowflake
- BI / semantic-layer modeling experience, ideally Looker (Look ML) or Omni
- Strong dimensional/data-modeling fundamentals (Kimball design, star schema)
- Proven ability to translate business questions into data models — strong business acumen and stakeholder communication
- Comfortable with git and a modern analytics development workflow (branch-based PRs and code review)
- Bonus Qualifications
- Saa S finance fluency — ARR, MRR, NRR (especially valuable given we sit under Finance)
- Depth in GTM/Rev Ops data (Salesforce) or post‑sales/CS data (Zendesk), depending on the domain
- Familiarity with AI‑ or natural‑language‑driven analytics
- Exposure to orchestration (Airflow), reverse ETL, or working alongside data engineering
- CI/CD for analytics code (e. g., dbt tests running on PRs via Git Hub Actions)
What We Offer
We have all the usual perks and benefits but what we can really offer you is a fantastic work environment powered by an amazing team.
- Industry competitive compensation and equity plan
- Flexible time off, sick days, and 13 paid holidays
- Comprehensive medical insurance including Health, Dental and Vision
- Paid parental leave (plus fertility, adoption and other family planning benefits)
- In‑office workspace (San Francisco & Chicago)
- Monthly allowance for wellness, reading and access to Linked In Learning for continued development
- Events and activities both team‑based and company wide that inspire, educate and cultivate
Pantheon is an equal opportunity employer and we welcome applications from all backgrounds regardless of race, color, religion, sex, national origin, ancestry, age, marital status, sexual orientation, gender identity, veteran status, disability, or any other classification protected by law.
Pantheon complies with federal and local disability laws and makes reasonable accommodations for applicants and employees with disabilities.
If you need a reasonable accommodation due to a disability for any part of the interview process, please contact talent@pantheon. io.
Pursuant to local and federal regulations, Pantheon will consider qualified applicants with arrest and conviction records for employment.
After an offer is made and accepted, E‑verify will be utilized to establish your identity and employment eligibility as required by the U. S. Department of Homeland Security.
To review the Employee and Applicant’s Privacy Policy, click here.
Visa Sponsorship is not available at this time.
The base salary range for this position in Canada is $111,000 - $166,000 CAD per year.
Our salary ranges are determined by role, level, and location.
At Pantheon, it is not typical for an individual to be hired at or near the top of the range for their role and compensation decisions are dependent on the facts and circumstances of each case.
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Senior Analytics Engineer Arbeitgeber: Pantheon Platform
Pantheon ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter die Möglichkeit haben, bedeutende Beiträge zu leisten und ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln. Mit flexiblen Arbeitszeiten, umfassenden Sozialleistungen und einem starken Fokus auf Teamarbeit und persönliche Entwicklung fördert Pantheon eine Kultur des Wachstums und der Innovation. Die Mitarbeit an einer bahnbrechenden Plattform in einem globalen Unternehmen ermöglicht es Ihnen, Teil eines engagierten Teams zu sein, das die Zukunft des Webs gestaltet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior 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 Pantheon Platform 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 Senior 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 Senior Analytics Engineer bei Pantheon Platform gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Pantheon Platform 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 Pantheon Platform entscheidend sein!