Analytics Engineer (m/w/d) in Berlin

Warum jetzt? Der Energiemarkt durchläuft seinen größten Wandel seit 50 Jahren. Wir liefern nicht nur Strom, wir machen ihn intelligent. RABOT wächst dreistellig, und mit jedem neuen Kunden, Produkt und jeder Partnerschaft wächst auch die Datenmenge, die wir analysieren müssen. Wir erweitern unser Analytics Engineering-Team, und dies ist ein großartiger Zeitpunkt, um frühzeitig einzusteigen. Mit KI als zentralem Bestandteil unserer Arbeit und einem sauberen, modernen Repository kann eine motivierte Person schnell echte Verantwortung übernehmen. Dies ist keine reine Dashboard-Rolle: Sie arbeiten von Anfang an mit dbt und SQL an echten Modellen.

Ihre Mission: Sie treten unserem Analytics Engineering-Team bei und helfen dabei, die Schicht zwischen Rohdaten und Entscheidungen zu gestalten. Sie bauen und pflegen Modelle in dbt auf BigQuery unter Verwendung dimensionaler Modellierung, fügen Tests und Dokumentation hinzu, erstellen Metriken in unserer semantischen Schicht und richten Metabase auf zertifizierte Modelle aus. Claude Code ist ein zentraler Bestandteil Ihrer Arbeit, mit bereits eingerichteten Fähigkeiten und Agenten in unserem Repository. Sie beginnen damit, Ihre ersten Modelle zu versenden und wachsen im Laufe der Zeit in die Verantwortung für ein Geschäftsfeld hinein. Sie lernen direkt von unserem Senior Analytics Engineer und arbeiten eng mit dem Rest des Datenteams zusammen.

Ihre Ergebnisse: Wir denken in Ergebnissen, nicht in Aufgabenlisten. Wenn Sie erfolgreich sind, sieht das so aus:

• Monat 3 (Einarbeitung): Sie kennen das dbt-Projekt, die neue Modellstruktur und die wichtigsten Quellsysteme und arbeiten sicher mit Claude Code und den Fähigkeiten im Repository. Ihre ersten Modelle laufen in der Produktion, über Branch, Überprüfung und Test, mit Dokumentation. Sie können eine zentrale Kennzahl (zum Beispiel Umsatz oder aktive Verträge) von der Quelle bis zum Bericht zurückverfolgen.
• Monat 6 (Leistung): Sie implementieren Modell-Tickets in dbt unabhängig, von der Anforderung bis zur Veröffentlichung, mit Tests und Dokumentation als Teil von „fertig“. Sie erstellen Metriken in der semantischen Schicht (MetricFlow) und übertragen Metabase-Fragen auf zertifizierte Modelle. Sie geben und erhalten Bewertungen und lernen von dem Senior Analytics Engineer und Ihren Kollegen.
• Monat 12 (Skalierung): Sie übernehmen ein Geschäftsfeld im Modell (zum Beispiel Produkt oder Marketing) und sind der Ansprechpartner für diese Teams. Die Geschäftsteams beantworten wiederkehrende Fragen zu diesen Modellen selbst, ohne Ticket. Auf mittlerer Ebene definieren Sie Metriken gemeinsam mit den Geschäftsteams und tragen zur Verbesserung unserer Standards bei.

Wer wir suchen:

• SQL & Modellierung: Sie sind sicher in SQL (Joins, Aggregationen, Fensterfunktionen) und bringen ein grundlegendes Verständnis von Datenmodellierung (Fakten, Dimensionen, Granularität) mit.
• Neugierig auf das Geschäft: Sie fragen nach der Geschäftslogik hinter einer Kennzahl, nicht nur, wie man sie erstellt.
• Bauer, nicht nur Dashboards: Sie möchten mit dbt und SQL an echten Modellen arbeiten, nicht nur Dashboards und Berichte erstellen.
• Handwerk: Sie kennen die Grundlagen von Git und können Ihren eigenen Code und die Entscheidungen dahinter erklären.
• KI-nativ: Sie sind vertraut mit der Nutzung von KI-Codierungswerkzeugen (zum Beispiel Claude Code, Cursor oder Copilot) in Ihrer täglichen Arbeit.
• Erfahrung: Erste praktische Erfahrung mit Daten (ca. 0 bis 3 Jahre, einschließlich Werkstudentenrollen, Praktika oder eines ernsthaften eigenen Projekts).
• Sprache: Sicheres Englisch, das unsere Arbeitssprache ist.

Schön zu haben:

• dbt (aus einem Job oder Ihrem eigenen Projekt)
• Python
• Ein Git-Workflow mit Pull-Requests und Reviews
• BigQuery oder ein anderes Cloud-Datenlager
• Eine semantische Schicht (MetricFlow, dbt Semantic Layer oder Cube)
• Orchestrierung (Dagster oder Airflow)
• BI-Tools (Metabase, Looker oder Power BI)
• Erfahrung im Energiemarkt oder mit Abonnement- und Vertragsgeschäftsmodellen
• Erfahrung in einem wachsenden Startup
• Deutsch

Was wir bieten:

• Eigenverantwortung: Sie arbeiten von Tag eins an an echten Modellen in der Produktion, nicht in einer Sandbox.
• Moderne Technologie: BigQuery, dbt mit dimensionaler Modellierung, eine semantische Schicht, Dagster, dlt und Metabase, mit Claude Code als zentralem Bestandteil unserer Entwicklung.
• Lernen: Sie lernen direkt von einem erfahrenen Analytics Engineer und wachsen von Ihren ersten Modellen bis hin zur Verantwortung für ein Geschäftsfeld.
• Kultur: Transparente Zusammenarbeit. Wir feiern Fehler, solange wir daraus lernen.

Ihre Extras:

• Mitarbeiterrabatt auf den RABOT Energy Stromtarif
• Partnerschaft mit Urban Sports Club + Deutschlandticket

Unser Kontakt: jobs@rabot.energy