Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenmodelle und optimiere Datenpipelines mit SQL, dbt und Python.
- Unternehmen: Appinio, ein innovatives Marktforschungsunternehmen mit globaler Reichweite.
- Vorteile: Flexible Urlaubsregelung, Hardware-Ausstattung und Zugang zu Co-Working-Spaces.
- Weitere Informationen: Vollständig remote, mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite mit KI-gestützten Tools.
- Qualifikationen: Erfahrung in SQL, Datenmodellierung und Python erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Hallo! Wir sind Appinio, ein globales Marktforschungsunternehmen, das eine KI-gestützte Insights-Plattform mit fachkundiger Beratung kombiniert. Unsere Mission ist es, die Welt ein wenig faktenbasierter zu machen, indem wir Unternehmen helfen, zu verstehen, wie Verbraucher denken und smartere Entscheidungen treffen.
Wir suchen einen Analytics Engineer (m/w/d) mit starken Datenengineering-Fähigkeiten, um unser Data-Team zu verstärken und eine skalierbare, zuverlässige und gut strukturierte Datenbasis bei Appinio aufzubauen.
In dieser Rolle werden Sie:
- Datenmodellierung: Saubere, skalierbare Datenmodelle im Data Warehouse mit SQL und dbt entwerfen, erstellen und pflegen.
- Datenumwandlung: Datenumwandlungs-Workflows entwickeln und pflegen, um Rohdaten aus mehreren Quellen in strukturierte, analysierbare Datensätze umzuwandeln.
- Datenpipelines & Integration: Datenpipelines und Integrationen aufbauen, pflegen und Fehler beheben.
- Datenqualität & Testing: Datenakkuratheit und -zuverlässigkeit durch automatisierte Tests, Validierungen und Monitoring sicherstellen.
- Dokumentation: Datenmodelle, Pipelines und Geschäftsdefinitionen dokumentieren.
- Zusammenarbeit: Eng mit Analysten, Geschäftspartnern und Engineering-Teams zusammenarbeiten.
- Leistungs- & Infrastrukturoptimierung: SQL-Abfragen, dbt-Modelle und Datenpipelines optimieren.
Sie werden in dieser Rolle erfolgreich sein, wenn Sie:
- Starke SQL- und Datenmodellierungsfähigkeiten haben.
- Erfahrung mit dbt haben.
- In Python versiert sind und Erfahrung im Aufbau und der Wartung von Datenpipelines haben.
- Kenntnisse über moderne Datenarchitekturen besitzen.
- Ein starkes Verständnis für Datenqualitätsprinzipien haben.
- Geschäftsanforderungen in zuverlässige Datenmodelle übersetzen können.
- Analytisch und detailorientiert sind.
- Technische Konzepte klar kommunizieren können.
- Neugierig auf KI-gestützte Entwicklungstools sind.
Was Sie erwartet:
- Flexibilität bei der Urlaubsplanung.
- Temporäres Arbeiten im Ausland.
- Die notwendige Hardware und ein eigenes MacBook.
- Zuschuss für Urban Sports Club oder ClassPass-Mitgliedschaft.
Diese Position ist vollständig remote und richtet sich an Kandidaten mit Wohnsitz in Deutschland, dem Vereinigten Königreich, Portugal, den Niederlanden und Spanien.
Unser Einstellungsprozess umfasst:
- Screening-Gespräch mit dem Talent Acquisition Team.
- Interview mit dem Hiring Manager.
- Fallstudie.
- Executive Interview.
- Referenzen.
Appinio ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Alle Bewerber werden ohne Berücksichtigung von Rasse, Farbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, nationaler Herkunft, Veteranenstatus oder Behinderung berücksichtigt.
Analytics Engineer (m/f/d) Arbeitgeber: ProfilHQ
Appinio ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern eine flexible Arbeitsumgebung und zahlreiche Vorteile bietet. Mit einer transparenten Unternehmenskultur, einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung und der Möglichkeit, in einem dynamischen, internationalen Team zu arbeiten, fördert Appinio nicht nur die berufliche Entfaltung, sondern auch das Wohlbefinden seiner Mitarbeiter. Die Standorte Hamburg und Berlin bieten zudem Zugang zu Co-Working-Spaces und Mobilitätsbudgets, was das Arbeiten noch angenehmer macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Analytics Engineer (m/f/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 ProfilHQ 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 (m/f/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 Analytics Engineer (m/f/d) bei ProfilHQ gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei ProfilHQ 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 ProfilHQ entscheidend sein!
