Sr. Analytics Engineer

Sr. Analytics Engineer

Vollzeit 63000 - 77000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle datengetriebene Lösungen und arbeite an spannenden Projekten mit KI-gestützten Analysen.
  • Unternehmen: Pathstream, ein innovatives Unternehmen mit einer starken Teamkultur.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, umfassende Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitszeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten und einem engagierten Team.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und nutze modernste Technologien.
  • Qualifikationen: 4-6 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse und starke SQL-Kenntnisse.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.

  • Senior Analytics Engineer
  • Pathstream | Data | Remote
  • ROLE/ DEPARTMENT OVERVIEW

Pathstream is seeking an experienced Senior Analytics Engineer to join our Data team and drive the next chapter of how we use data to make decisions.

This is a senior individual contributor role reporting to the Director of Insights & Operations.

We are looking for someone who has already built a strong foundation in stakeholder-facing analytics and the engineering craft that sits underneath it, and who now brings the judgment, range, and ambition to operate end-to-end across the analytics stack — from ambiguous business questions through to the data models and pipelines that answer them.

A core expectation of this role is the ability to advance Pathstream's AI-native data practices.

AI adoption is already deeply embedded in how we build software at Pathstream, and the data team is no exception.

We are looking for someone who not only embraces this approach but actively pushes the data team forward in adopting AI‑assisted analytics workflows.

WHAT WE DO

Pathstream was founded on the premise that substantial unrealized economic and human potential exists within each organization's frontline workforce.

We are reshaping the way employees and managers on the frontlines excel in their careers.

In this age of rapid tech evolution, our enterprise partnerships transform frontline teams from transactional to relational, and from task‑oriented to strategic.

We impact companies' bottom lines with improved productivity, increased retention, and differentiated quality of customer experience — while employees experience greater success in their current roles and unlock future professional growth.

We're a tight‑knit, hardworking, mission‑driven team of ~60 employees eager to scale our solution and transform careers across the United States.

THE ROLE

  • ANALYSIS & STAKEHOLDER PARTNERSHIP
  • Partner with business stakeholders across Operations, Customer Success, Product, Growth, and Learning to scope analyses, define metrics, and answer the questions that drive decisions.

Translate ambiguous, business-language requests into clear analytical work that holds up to scrutiny and leads to action.

  • Drive the analysis itself — bring judgment about what question is actually being asked, what the right analytical approach is, and what "good" looks like.

Push back when a request is underspecified and shape vague asks into rigorous analyses.

  • Own dashboards end-to-end with a strong business‑intelligence mindset — design, build, maintain, and iterate based on stakeholder feedback to make data products that people actually use.

You'll work in Hex (our primary BI tool), but we're looking for BI craft and judgment, not Hex‑specific experience.

  • Adapt your message to the audience — surfacing the action‑oriented takeaway for an executive, walking through the details with a peer, and producing written analyses that hold up after you've left the meeting.
  • DATA MODELING & ENGINEERING
  • Bring a data engineering and data architecture mindset — think about what data models should exist, how data flows between source systems and the warehouse, how schemas connect, and where pipelines need to be reinforced.

Partner on data modeling decisions and contribute to the warehouse (in our case, primarily through dbt).

  • Take ownership of data quality and trust.

Build tests into the models you work on, set up monitoring on the dashboards and pipelines that matter most, and respond when something breaks.

  • The bar is "stakeholders should be able to trust what they see."
  • Collaborate closely with engineering — partner with the product and engineering teams on event instrumentation, source data quality, schema changes, and anything else upstream that affects what's available for analytics downstream.

Be the analytics voice in engineering conversations, and the engineering‑aware voice in analytics conversations.

  • Help shape the long‑term direction of the data team — beyond day‑to‑day analysis, contribute your perspective on where the data architecture and analytics practice should be heading.

Weigh in on what we should be measuring, how we should be instrumenting and collecting data, what tools belong in our stack, and where we should be investing for the next year and beyond.

You won't own these decisions alone, but you'll be expected to bring informed opinions and help drive them forward.

  • AI-ASSISTED ANALYTICS
  • Lean into an analytics culture where AI is already central to how we work.

We use modern AI tooling (Claude Code, agentic skills) heavily in our day‑to‑day, and we're actively building out how the data team uses it.

  • Explore how AI‑assisted workflows can improve the analytics craft - for SQL development, dbt modeling, dashboard prototyping, exploratory analysis, documentation, and code review.

Bring practical experience and curiosity rather than buzzwords.

  • Contribute to how the data team develops reusable patterns, skills, and guardrails for working effectively alongside AI systems.
  • TEAM CRAFT & COLLABORATION
  • Help raise the bar across the small data team — review each other's SQL and dbt code, share patterns, and pair on tricky analyses. Be someone teammates want to learn from.
  • Bring others along in your work. Make decisions and trade‑offs visible so the rest of the team learns from them, not just from the outcomes.
  • Operate as a steadying presence when priorities shift, requirements change, or analyses don't go the way anyone expected.

Help the team stay focused on the decisions the work is meant to support.

ABOUT YOU

EXPERIENCE

  • You bring 4–6 years of professional analytics experience — with a track record of owning analyses and dashboards end-to-end that includes the messy front end: scoping ambiguous requests, asking the follow‑up questions that reframe the work, and knowing when an analysis is actually answering the wrong question.
  • You've partnered closely with non‑technical stakeholders and know the full arc of good analytical work — from the discovery conversation that surfaces what's actually being asked, through the judgment calls mid‑analysis, to findings presented in a way that drives action rather than more questions.
  • You have strong SQL — comfortable writing complex queries, debugging joins, reasoning about performance, and working in a warehouse environment (Redshift, Snowflake, Big Query, or similar).
  • You are comfortable reading and writing SQL inside a version‑controlled codebase.

You see PR reviews as part of the craft, and you see modeling and transformation work as part of the analytics craft.

  • You have a working understanding of data modeling and schema design — you can reason about facts vs. dimensions, grain, normalization trade‑offs, and when to build a new model vs. reshape an existing one.

You don't need to have led a warehouse build, but you should have opinions about how data should be structured.

  • You bring a genuine business‑intelligence mindset, with hands‑on experience in a modern BI tool (Hex, Looker, Tableau, Mode, Sigma, or comparable) and an opinion on what makes a dashboard good.
  • AI & TECHNICAL CRAFT
  • You are a thoughtful collaborator on AI‑assisted analytics workflows.

You don't need to be an AI expert, but curiosity and willingness to learn matters — and you can speak from practical experience about what's worked and what hasn't in your own work.

  • You have hands‑on experience with dbt or strong motivation to ramp quickly; working knowledge of Python is a plus.
  • You bring familiarity with version control workflows (git, PRs, code review) for analytics work, or are eager to develop them.
  • You take quality seriously — you build tests, you check your own work, and you understand that a trusted dashboard is worth more than a clever one.
  • LEADERSHIP & COLLABORATION
  • You have demonstrated cross‑functional partnership — with business stakeholders (PMs, ops leads, growth) and technical counterparts (engineering, product).

You can run a discovery conversation, push back when a request is underspecified, and deliver something both sides trust.

  • You bring strong written and verbal communication and can adapt your message to the audience.

You write clearly enough that an executive can act on your analysis without a follow‑up meeting.

  • You are comfortable with ambiguity, shifting priorities, and making pragmatic decisions to unblock the business.

You know when to push for precision and when "good enough, today" is the right call.

  • You invest in the people around you — through code review, mentorship, and the everyday work of helping a small team get better together.

WHAT WE OFFER

  • Transparent and social culture, challenging work, fast learning cycles, practical training, and meaningful feedback
  • Strong sense of ownership and strategic work that impacts our product, users, colleagues, business, and world
  • Salary and total compensation offerings are contingent upon the candidate's level of expertise and geographic location, ensuring equitable remuneration.
  • Tier 1 $149-$165K (NYC metro & San Francisco)
  • Comprehensive benefits package
  • 100% employer‑paid medical, dental, and vision insurance coverage for you and 50% for your partner/spouse and dependents
  • Health, commuter, and parking flexible spending accounts
  • Employee Assistance Program (mental health, financial health, legal support, and more)
  • Free access to wellbeing apps like Ginger and Headspace
  • Flexible paid time off and 13 paid holidays
  • Generous paid parental leave
  • Short and long‑term disability insurance (100% company paid)
  • Annual professional development budget
  • Company‑provided laptop
  • Remote‑first culture
  • Life insurance (100% company paid)
  • COMMITMENT TO DIVERSITY AND INCLUSION

Our company values diversity and believes diverse teams make innovation possible.

We work on complex, difficult problems with no linear or clear solutions.

We need a diverse team that can bring different perspectives and approaches, and whose experiences reflect the full set of stakeholders we seek to serve.

Pathstream is an equal‑opportunity employer.

We encourage all qualified applicants from any race, color, religion, sex, gender identity, sexual orientation, national origin, disability status, protected veteran status, or other characteristics to apply.

WORK AUTHORIZATION

Applicants must be authorized to work for any employer in the U. S. We are unable to sponsor or take over sponsorship of an employment Visa at this time.

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Sr. Analytics Engineer Arbeitgeber: Pathstream

Pathstream ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine transparente und soziale Unternehmenskultur fördert, in der herausfordernde Aufgaben und schnelle Lernzyklen im Vordergrund stehen. Mit einem umfassenden Leistungspaket, das 100%ige Arbeitgeberbeiträge zur Krankenversicherung sowie flexible Urlaubsregelungen umfasst, bietet Pathstream seinen Mitarbeitern die Möglichkeit, sich beruflich weiterzuentwickeln und gleichzeitig einen bedeutenden Einfluss auf die Karriere von Frontline-Mitarbeitern zu haben. Die Remote-Arbeitsweise ermöglicht es, in einem dynamischen Team zu arbeiten, das Vielfalt schätzt und innovative Lösungen für komplexe Probleme entwickelt.

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Kontaktdaten:

Pathstream Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Sr. 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 Pathstream 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 Sr. Analytics Engineer mit Bravour zu bestehen

Stakeholder-Management
Analytisches Denken
Datenmodellierung
SQL
Business Intelligence
Datenqualität
AI-gestützte Analytik

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 Sr. Analytics Engineer bei Pathstream gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Pathstream 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 Pathstream entscheidend sein!