Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Analyselösungen und verbessere Datenmodelle in Google BigQuery.
- Unternehmen: Innovatives Tech-Unternehmen mit familiärem Spirit und internationalem Fokus.
- Vorteile: Spannende Projekte, professionelle Weiterbildung und unvergessliche Firmenfeiern.
- Weitere Informationen: Steile Lernkurve und zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in Analytics und Data Engineering sowie Kenntnisse in SQL und Cloud-Technologien.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Seit seiner Gründung hat sich unser Partnerunternehmen zu einem der führenden Unternehmen entwickelt, wenn es darum geht, sowohl die deutschen B2B- als auch B2C-Märkte mit seinen Lösungen und Produkten zu inspirieren. Heute sind mehr als 1.000 Mitarbeiter dem Erfolg und dem kontinuierlichen Wachstum dieses Technologieunternehmens gewidmet.
Was Sie tun werden:
- Sie entwerfen, bauen und verbessern kontinuierlich skalierbare Analyselösungen in Google BigQuery, erstellen zuverlässige Datenmodelle und Geschäftsmesswerte für Berichterstattung und Leistungsanalyse.
- Sie etablieren automatisierte Datenqualitätsstandards, Validierungsprozesse und Schemaüberwachung, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit analytischer Datensätze und Dashboards sicherzustellen.
- Sie modernisieren veraltete Datenumwandlungen, indem Sie komplexe Geschäftslogik in modulare, wartbare Analytik-Pipelines und entkoppelte Datenumgebungen migrieren.
- Sie arbeiten eng mit den Data Engineering-Teams zusammen, um saubere Datenmodelle zu definieren, die Datenintegration zu verbessern und gemeinsame Geschäftsdomänen über die Plattform hinweg zu verbinden.
- Sie treiben die besten Praktiken im Bereich Analytics Engineering voran, indem Sie Entwicklungsstandards definieren, wiederverwendbare Lösungen fördern und qualitativ hochwertige, wartbare Daten-Workflows sicherstellen.
Was Sie mitbringen:
- Sie bringen mehrere Jahre Erfahrung in der Analytik und Datenengineering mit und haben ein starkes Verständnis moderner Datenplattformarchitekturen.
- Sie verfügen über umfangreiche Expertise im Entwerfen skalierbarer Datenmodelle, der Entwicklung leistungsstarker Transformationen und der Anwendung semantischer Modellierungsprinzipien.
- Sie sind sehr versiert in SQL und haben praktische Erfahrung mit cloudbasierten Data-Warehouse-Technologien wie Google BigQuery.
- Sie sind mit modernen Orchestrierungsframeworks, Konzepten zur Datenqualität und automatisierten Validierungsprozessen vertraut, um zuverlässige und vertrauenswürdige Datenprodukte sicherzustellen.
- Sie arbeiten sicher mit Git-basierten Entwicklungs-Workflows, CI/CD-Pipelines und kollaborativen Software-Engineering-Praktiken, um qualitativ hochwertige Datenlösungen zu liefern.
- Wünschenswert: Sie haben praktische Erfahrung mit dbt zur Entwicklung und Verwaltung von versionskontrollierten Datenumwandlungen und bringen wertvolles Fachwissen aus den Bereichen E-Commerce, Retail-Tech oder Ad-Tech mit, einschließlich Web-Analytik, Conversion-Funnels und Leistungskennzahlen.
Was unserem Partnerunternehmen wichtig ist:
Unser Partnerunternehmen hat einen internationalen Fokus und zeichnet sich durch kontinuierliche Entwicklung aus. Die Mitarbeiter profitieren von einer steilen Lernkurve und zahlreichen Möglichkeiten für persönliche und berufliche Weiterentwicklung, während sie aktiv die Zukunft des Unternehmens mitgestalten.
Jede Person hat die Chance, in verschiedenen Verantwortungsbereichen entsprechend ihren Interessen beizutragen – und Erfolge werden gemeinsam als Team gefeiert.
Was Sie erwarten können:
- Spannende Projekte und viel Raum für berufliches Wachstum.
- Modernste Technologie und Wissensaustausch mit erfahrenen Sparringspartnern.
- Professionelle Schulungsprogramme, Sprachkurse und kostenloser Zugang zu Tech-Konferenzen/Meetups.
- HVV ProfiTicket & JobRad, betriebliche Altersvorsorge.
- Unvergessliche Firmenfeiern und After-Work-Events.
Was als Nächstes passiert:
Nehmen Sie Kontakt auf, und wir finden gemeinsam heraus, ob diese Position die richtige für Sie ist. Senden Sie uns eine E-Mail oder kontaktieren Sie uns über Xing, LinkedIn oder einen anderen Kanal – wir freuen uns darauf, mit Ihnen in Verbindung zu treten!
(Senior) Data/Analytics Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: plusYOU
Unser Partnerunternehmen in Hamburg bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung für DevOps Platform Architekten, die moderne Technologien und Automatisierung schätzen. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, 30 Urlaubstagen und individuellen Weiterbildungsangeboten fördert das Unternehmen nicht nur die fachliche, sondern auch die persönliche Entwicklung seiner Mitarbeiter. Das kollegiale Arbeitsumfeld mit kurzen Entscheidungswegen und der Möglichkeit, eigene Ideen einzubringen, macht es zu einem attraktiven Arbeitgeber für alle, die in einem dynamischen Team arbeiten möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so (Senior) Data/Analytics Engineer (m/w/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 plusYOU 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) Data/Analytics Engineer (m/w/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 (Senior) Data/Analytics Engineer (m/w/d) bei plusYOU gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei plusYOU 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 plusYOU entscheidend sein!
