Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege Datenmodelle, um Rohdaten in saubere, zuverlässige Datensätze zu verwandeln.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Finanzsektor mit Fokus auf Zahlungsinnovationen.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Weiterbildung, Essenszuschuss und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Zahlungen und arbeite an spannenden Projekten mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Starke SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit Datenverarbeitungstools erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
payabl. empowers businesses to grow through payments innovation and banking services.
Our ambition is to expand our strong portfolio of global financial services we provide to businesses and make them all available in one place on our platform we call payabl. one.
As a licensed financial company with principal membership with card schemes, we specialize in global payments and providing businesses with multi-currency accounts.
The role is about
We are looking for a skilled Analytics Engineer to join our data team and help bridge the gap between data engineering and data analytics.
This role will focus on ensuring data quality, performing sanity and validation checks, and transforming raw data into clean, reliable datasets for analysis.
The ideal candidate will have a strong understanding of business logic and data workflows, enabling them to deliver high-quality data that meets the needs of our analysts and business stakeholders.
Location
- Limassol, Cyprus (employment contract)
- Remote from Europe (service contract)
Reporting to
Team Lead Product Analyst
What you will do
- Design, develop, and maintain data models and transformations (dbt) that turn raw lakehouse data into clean, validated datasets across bronze/silver/gold layers.
- Develop, implement, and maintain automated data quality checks, tests, and validation processes across data pipelines.
- Collaborate closely with data engineers, domain team leads, and analysts to translate business requirements into well-defined data models and metrics.
- Perform sanity and reconciliation checks to identify and resolve data inconsistencies, duplicates, and missing values.
- Contribute to the semantic layer: define and maintain consistent, well-documented metrics and dimensions used across BI and reporting.
- Document data models, quality issues, root causes, and resolutions to improve overall data governance and discoverability.
- Support analysts by providing reliable, well-prepared datasets, reducing their need to work directly with raw data.
- Contribute to the design and improvement of data workflows, orchestration, and automation around data quality and transformations.
What we need
- Bachelor’s degree in Computer Science, Data Science, Engineering, or a related field or equivalent practical experience
- Strong SQL skills and hands‑on experience with data transformation tools (dbt strongly preferred)
- Proficiency in Python, including pandas for data analysis and validation
- Experience with ELT/ETL pipeline design, implementation, and maintenance, including orchestration tools (Airflow)
- Familiarity with data lakehouse and warehouse technologies (e. g., Apache Iceberg, Trino, Apache Druid, Snowflake, Redshift)
- Experience with data quality and testing frameworks (dbt tests, Great Expectations, Soda, or similar)
- Proficiency with Git (Git Lab) for version control and collaborative development workflows (merge requests, code review, CI/CD)
- Strong understanding of data modeling concepts (dimensional modeling, star schema) and data quality best practices
- Experience working in cross-functional teams, communicating effectively between technical and business stakeholders
- Problem-solving mindset and attention to detail
Nice to Have
- Prior experience in roles bridging data engineering and analytics
- Familiarity with financial data domains such as online payments, banking and reporting
- Experience with financial data domains such as online payments, acquiring, banking, and reconciliation/clearing reporting
- Familiarity with BI tools (Apache Superset or similar) and semantic layer concepts
- Exposure to streaming/CDC technologies (Kafka, Debezium)
The perks of being a payabl. er
- Future‑Proof Your Finances: Once you’ve passed probation, we’ll kickstart your Provident Fund to secure your future.
- Grow with Us: Annual Learning Budget for professional development (eligible after probation)—because your growth is our growth.
- Wolt Your Way Through Lunch: €150 monthly Wolt allowance to keep you fueled and happy.
- Stay Active Your Way: Enjoy a Sports Benefits membership giving you access to a wide variety of gyms and sports facilities to support your active lifestyle.
- Drive in Style: After one year with us, you may be eligible for a company car—performance and availability permitting.
- Park with Ease: Complimentary parking space just steps from the office, so your commute is as smooth as your workday.
- Max Out Your Downtime: 25 days of vacation + public holidays, plus an additional 10 sick days.
- Shop & Save: Exclusive local discount card + tickets for exciting events like Beonix, basketball games, and more.
- Speak Like a Local: Join free Greek language classes, twice a week, open to all team members.
- Celebrate Together: We bring colleagues from all offices together for unforgettable company celebrations.
- Global Collaboration & Events: Opportunities to participate in international company events and initiatives, connecting with colleagues from all regions and contributing to a truly global community
Hiring Process
- Initial Interview – A 30–40 minute conversation with our Talent Acquisition team to discuss your background, experience, and career goals.
- In-Depth Discussion – A 60-minute interview with the Hiring Manager, to explore your skills, achievements, and alignment with the role.
- Technical
Assessment: A role-specific assessment designed to evaluate your practical skills and problem-solving abilities relevant to the position.
This may include a written exercise, case study, or task to be completed within a specified timeframe.
- Meet Our Leadership – A 60 minute conversation with our Chief Product Officer, and our CTO to gain further insight into our vision and business priorities.
Ready to Join Us?
Let’s embark on a journey to redefine the landscape of payments together.
We’re not just offering a role; we’re inviting you to be a part of something bigger.
Join our team, and let’s innovate, disrupt, and lead the future of payments.
Together, we can make an impact that resonates.
Welcome to the team!
Please note that we may keep your CV for a period of one (1) year for future relevant job opportunities.
For more information about how we process your data please see our privacy policy at https://www. payabl. com/privacy-policy.
#J-18808-Ljbffr
Analytics Engineer Arbeitgeber: payabl.
payabl. ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein dynamisches Arbeitsumfeld in Limassol, Zypern, bietet, sondern auch zahlreiche Vorteile wie ein jährliches Lernbudget für die berufliche Entwicklung und eine monatliche Wolt-Zulage für Mittagessen. Unsere Unternehmenskultur fördert das Wachstum und die Zusammenarbeit, während wir gemeinsam an innovativen Lösungen im Bereich Zahlungsverkehr arbeiten. Mit 25 Urlaubstagen und zusätzlichen Anreizen wie kostenlosen Griechischkursen und internationalen Veranstaltungen schaffen wir eine Umgebung, in der sich jeder Mitarbeiter geschätzt und unterstützt fühlt.
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 payabl. 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 payabl. gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei payabl. 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 payabl. entscheidend sein!
