Analytics Engineer in Berlin

Unsere Mission und Kunden

Wir schaffen die Freiheit für KMUs, erfolgreich zu sein, indem wir Europas führenden Finanzarbeitsplatz mit Banking im Kern und erweiterten Finanztools bereitstellen. Wir sind stolz darauf, auf Trustpilot mit 4,8 basierend auf über 55.000 Bewertungen bewertet zu werden. Unsere Kultur stellt die Kundenzufriedenheit in den Mittelpunkt unseres Handelns, was durch unseren Net Promoter Score von 75 belegt wird.

Unsere Reise

Gegründet im Jahr 2017 von Alexandre und Steve, ist Qonto auf über 1.600 Qontoer gewachsen, die mehr als 600.000 Kunden in 8 europäischen Ländern bedienen. Wir sind seit 2023 profitabel und stehen erst am Anfang.

Unsere Überzeugungen

Wir stellen nach Fähigkeiten und Potenzial ein. Mit über 80 Nationalitäten und 45 % Frauen, von denen 56 % in unserem Führungsteam sind, ist Vielfalt kein Programm; es ist, wer wir sind. Wir haben einen diskriminierungsfreien Einstellungsprozess entwickelt, denn die besten Teams werden auf der Grundlage von Verdienst aufgebaut.

AI bei Qonto

AI ist tief in unsere Arbeitsweise integriert. Jeder Qontoer hat unbegrenzten Zugang zu den besten AI-Tools. Wir suchen Menschen, die experimentieren, ohne auf Erlaubnis zu warten, AI über das Offensichtliche hinaus zu nutzen, wissen, wann sie ihr vertrauen und wann sie es hinterfragen sollten.

Als Analytics Engineer x Business Analytics wirst du die Person sein, auf die unsere Business Analytics-Teams ohne Zögern bauen können. Du wirst die Datenmodelle, die die Analysen für Produkt, Wachstum und Ops Finance speisen, end-to-end verantworten — skalierbare dbt-Modelle entwerfen, Anfragen ablehnen, die Zuverlässigkeit gegen Geschwindigkeit eintauschen würden, und dem Team helfen, zu Omni und einer echten semantischen Schicht zu migrieren.

Du wirst eng mit Jules Jeanroy, unserem Analytics Engineering Manager, zusammenarbeiten und täglich mit Business Analysts in den Bereichen Produkt, Wachstum und Ops Finance kooperieren. Das Team befindet sich an einem entscheidenden Punkt — wir investieren in Skalierbarkeit, reduzieren technische Schulden und bauen die Standards auf, die definieren werden, wie Analytics Engineering bei Qonto in den kommenden Jahren funktioniert.

Als Analytics Engineer bei Qonto wirst du:

• Datenmodelle erstellen, denen die Business Analytics-Teams vertrauen — dbt-Modelle und Tests entwerfen und implementieren, die im realen, täglichen Einsatz standhalten.
• Mit Business Analysts zusammenarbeiten, nicht nur für sie ausführen — verstehen, was sie tatsächlich benötigen, und zurückweisen, wenn eine Anfrage die langfristige Zuverlässigkeit gegen eine schnelle Lösung eintauscht.
• Technische Schulden in großem Maßstab reduzieren — Teile des Datenstacks auf eine skalierbarere Einrichtung migrieren, einschließlich unseres laufenden Umzugs zu Omni.
• Deine Projekte end-to-end besitzen — Arbeiten von der Entdeckung bis zur Lieferung übernehmen und die tatsächlichen Auswirkungen verfolgen, anstatt nur ein Ticket zu schließen.
• Deinen eigenen Workflow mit AI skalieren — AI-Tools nutzen, um Dokumentation, Tests und Modellierungsarbeiten zu beschleunigen, während du die Entscheidungsfindung in deinen Händen behältst.

Was du erwarten kannst:

• In einem entscheidenden Moment beitreten — das Team wächst und migriert zu Omni; du hilfst dabei, die nächsten Schritte zu gestalten, nicht nur das Bestehende zu erhalten.
• Raum für Entwicklung — horizontal in den Bereichen Business Analytics, Compliance und Foundation wachsen oder auf Mentoring und Standards im BA-Team als Senior-Profil hinarbeiten.
• Business-Partnerschaft ist zentral, nicht nebensächlich — du wirst täglich mit Stakeholdern aus Produkt, Wachstum und Ops Finance arbeiten; eine Anfrage herauszufordern, ohne die Beziehung zu schädigen, ist ebenso wichtig wie deine technischen Fähigkeiten.
• AI ist der Multiplikator — wir nutzen AI täglich bei Qonto; wir erwarten, dass du es ebenfalls nutzt, nicht nur als Codierungsassistent, sondern um Modellierung, Dokumentation und Tests zu beschleunigen.

Über deinen zukünftigen Manager

Dein Manager wird Jules Jeanroy, unser Analytics Engineering Manager, sein. Jules kam im März 2026 zu Qonto, um das Analytics Engineering-Team zu leiten, das mit Business Analysts zusammenarbeitet. Er konzentriert sich darauf, die Zusammenarbeit zwischen Analytics Engineers und Business Analysts zu stärken, zuverlässige, qualitativ hochwertige Datenfundamente aufzubauen und die Datenpraktiken zu skalieren, während Qonto wächst.

Bevor er zu Qonto kam, arbeitete er als Lead Analytics Engineer bei Spendesk und als BI Engineer bei Brevo, noch vor der dbt-Ära. Sein Führungsstil ist direkt und kollaborativ.

Über dich

• Fundamentals der Analytics Engineering — du bist stark in dbt und SQL, insbesondere in dimensionalem Modellieren; du hast produktionsreife Modelle geliefert, auf denen andere Teams Dashboards aufbauen.
• Komfortables Zurückweisen — du weißt, wie man eine Anfrage eines Stakeholders herausfordert, die die Datenqualität beeinträchtigen würde, ohne die Beziehung zu beenden.
• Für Skalierung gebaut, nicht nur für Geschwindigkeit — du entwirfst Modelle, die auch Monate später standhalten, und weißt, wann "jetzt gut genug" besser ist als "später perfekt".
• AI-native Arbeitsweise — du nutzt AI-Tools über das Chatten hinaus, um Modellierung, Dokumentation oder Testgenerierung zu beschleunigen.
• Appetit auf Verantwortung — du bist bereit, Projekte end-to-end zu übernehmen und, falls senior, auch dazu beizutragen, die Standards des Teams zu heben.

Durch deine Bewerbung stimmst du zu, dass Qonto deine persönlichen Daten verarbeitet, um deine Bewerbung zu bewerten. Deine Daten werden bis zu 2 Jahre in unserem Kandidatenpool aufbewahrt. Lies unsere Datenschutzerklärung für vollständige Details. Im Durchschnitt dauert unser Einstellungsprozess 20 Arbeitstage.