Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe ein Data-Team und entwickle gleichzeitig innovative Datenlösungen.
- Unternehmen: CYAN GROUP – modernes Unternehmen mit flexibler Arbeitskultur.
- Vorteile: Remote-Arbeit, flexible Arbeitszeiten und attraktive Zusatzleistungen.
- Weitere Informationen: Wachsendes Team mit klaren Entscheidungsrechten und Gestaltungsspielraum.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung als Analytics Engineer und starke Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.
Du möchtest ein Data-Team fachlich führen und trotzdem selbst Code schreiben? Bei der CYAN GROUP übernimmst Du die fachliche Führung unseres Data-Teams, ohne disziplinarische Verantwortung. Du entscheidest über Architektur und Standards unseres Data Warehouse, sorgst für verlässliche Daten und baust selbst mit. Dein Team besteht aus drei Personen und deckt Data Engineering, Analytics Engineering sowie BI und Reporting ab. Du berichtest an unseren Head of E-Commerce, der neben Data unter anderem die Conversion-Rate-Optimierung verantwortet. Die Stelle kann sowohl in Teil- als auch in Vollzeit besetzt werden. Bei einer Teilzeitbeschäftigung bevorzugen wir mindestens 32 Stunden pro Woche.
Dein Profil
- Erfahrung: Mehrjährige Erfahrung als Analytics Engineer oder Data Engineer, davon mehrere Jahre auf Senior-Niveau mit Verantwortung für Architekturentscheidungen.
- dbt und Modellierung: Fundierte Praxis mit dbt und Datenmodellierung in einem Cloud Data Warehouse, idealerweise Snowflake. BigQuery, Redshift oder Fabric sind ebenso willkommen.
- SQL und Python: Sehr gutes SQL und sicheres Python für ETL und Reverse ETL.
- Engineering-Praxis: Git, CI/CD sowie Tests, Monitoring und Alerting für Datenpipelines.
- BI: Fundiertes Verständnis moderner BI-Lösungen wie Power BI (bevorzugt), Tableau, Looker, Superset oder Metabase.
- Führung ohne Weisungsbefugnis: Du überzeugst durch Fachlichkeit und Kommunikation, gehst Konflikte konstruktiv an und arbeitest gern im Team.
- Sprache: Sehr gute Deutschkenntnisse (C1).
- Pluspunkte: Erfahrung mit Web Analytics (z. B. GA4) oder in der Steuerung von Dienstleistern ist willkommen.
Deine Aufgaben
- Fachliche Führung: Du gibst dem Team die fachliche Richtung, triffst Architektur- und Modellierungsentscheidungen und verantwortest die Standards dafür.
- Reviews: Du reviewst Änderungen vor der Produktivsetzung und entwickelst die Qualität unseres dbt-Projekts gemeinsam mit dem Team weiter.
- Betrieb und Datenqualität: Du verantwortest Monitoring, Tests und Alerting, damit Probleme auffallen, bevor die Fachbereiche sie bemerken.
- Hands-on: Du führst nicht nur über Reviews, sondern auch mit eigenem Code. Du bindest neue Datenquellen an, setzt Modelle nach unseren Standards um und springst bei Berichten ein, wenn es nötig ist.
- Stakeholder: Du nimmst Anforderungen aus den Fachbereichen auf und übersetzt sie in tragfähige Datenlösungen.
- AI und Data Activation: Du setzt neue Use Cases um, zum Beispiel Talk to your Data, und bringst Daten aus dem Warehouse in Systeme wie HubSpot oder SALESmanago.
- Dienstleister: Du steuerst externe Partner fachlich.
Deine Vorteile
- Eine fachliche Lead-Rolle mit klaren Entscheidungsrechten und echtem Gestaltungsspielraum.
- Remote aus ganz Deutschland, ohne feste Kernzeiten.
- Reisebereitschaft an unseren Standort bis zu einmal im Monat.
- Ein etablierter, moderner Stack: dbt Core mit über 800 Modellen, Snowflake, Airbyte, Python, Power BI und GitHub.
- Kurze Wege und direkter Einfluss in einem Unternehmen mit rund 150 Mitarbeitenden.
- Flexibles Arbeiten dank Gleitzeit.
- Eine betriebliche Altersvorsorge, bezuschusste Mittagsmahlzeiten am Standort und weitere attraktive Benefits.
Wir haben Dein Interesse geweckt? Worauf wartest Du noch? Wir freuen uns auf Deine Bewerbung und darauf, Dich schon bald in unserem Team willkommen zu heißen!
Aus Gründen der leichteren Lesbarkeit verwenden wir im Textverlauf die männliche Form der Anrede. Selbstverständlich sind in unserer Unternehmensgruppe Menschen jeder Geschlechtsidentität willkommen.
Lead Analytics Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Print & More
Als Lagermitarbeiter (m/w/d) in unserem modernen Logistikumfeld erwartet Dich ein abwechslungsreiches Aufgabengebiet, das durch ein kollegiales Team und kurze Abstimmungswege geprägt ist. Wir bieten Dir eine strukturierte Einarbeitung, geregelte Arbeitszeiten sowie attraktive Benefits wie eine betriebliche Altersvorsorge und einen Fitness-Zuschuss, die Deine persönliche und berufliche Entwicklung unterstützen. Werde Teil eines Unternehmens, das Wert auf Qualität und Teamarbeit legt und freue Dich auf regelmäßige Firmenevents zur Stärkung des Zusammenhalts.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Lead 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 Print & More 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 Lead 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 Lead Analytics Engineer (m/w/d) bei Print & More gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Print & More 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 Print & More entscheidend sein!
