Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte die Zukunft der Daten im Finanzbereich und unterstütze strategische Entscheidungen.
- Unternehmen: MONTBLANC, ein führendes Unternehmen im Luxussegment mit globaler Präsenz.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, internationale Umgebung und attraktive Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: 30 Tage Urlaub, Mitarbeiterrabatte und regelmäßige Teamevents.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams und hinterlasse deinen Fußabdruck in der Luxusbranche.
- Qualifikationen: Erfahrung mit dbt, BigQuery und LookML sowie starke SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Founded in 1906 as a manufacturer of writing instruments, MONTBLANC today creates exclusive products including watches, jewelry, writing instruments and leather goods which reflect our high demands with respect to culture, quality, design, tradition and craftsmanship.
With more than 25 subsidiaries and 600 boutiques MONTBLANC is present all over the world.
What moves you makes us.
What we create goes beyond conventional luxury.
We make products for people who follow their passions, accomplish things and wish to leave a lasting legacy.
And we achieve this because we employ people who are just like that, who let their passions merge with ours.
- If you would like to become part of this, then apply for the position of
- Analytics Engineer – Finance Domian (m/f/d)
A full-time position at our Headquarters in Hamburg starting immediately.
This is a unique opportunity to shape the future of data at Montblanc.
As our Analytics Engineer for Finance, you will own the data modelling and reporting that empowers our CFO, Controlling, and FP&A teams to make truly data-driven decisions.
- Join us and help build the financial analytics backbone of a modern luxury Maison.”
- João Feck, Senior Manager Data Strategy
- Indulge your passion
- by being the bridge between Finance and the Data Team, ensuring that CFO, Controlling, Accounting, and FP&A teams have reliable, data-driven insights for strategic decisions
- by designing, building, and maintaining scalable data models for the Finance domain using dbt and Big Query on GCP
- by owning Looker reporting for Finance and developing and optimizing Look ML models, Explores, and dashboards for financial reporting
- by defining and governing key financial metrics (KPIs), ensuring consistency and accuracy across all finance reports
- by translating finance business requirements into robust, well-tested data models and automated reporting solutions
- by driving data proficiency within Finance, enabling teams to leverage Looker for self-service reporting and analysis
- by ensuring data accuracy, integrity, and governance in financial data models and reports, including maintaining finance mapping tables and hierarchies
- by identifying and prioritizing automation opportunities to reduce manual finance operations over time
- by owning critical recurring finance operations, including running the monthly financial sales closing process (Excel), maintaining finance mapping tables (e. g.
Geographical Business Unit mappings, article hierarchy), and producing mandatory reporting for German regulatory authorities
- You’ll have…
- strong experience with dbt and Big Query in building, testing, and maintaining data transformation models on GCP
- expertise in Look ML and Looker to build data models, Explores, and dashboards for enterprise financial reporting
- strong SQL skills with the ability to write and optimize complex queries in Big Query or similar cloud data warehouses
- strong Excel skills and be comfortable working with complex spreadsheets, mapping tables, and manual reporting processes, and you understand that not everything is automated yet
- the ability to connect finance and data teams while translating business needs (P&L, budgeting, forecasting, cost allocations) into scalable data models
- a proven track record of working with senior stakeholders (CFO, Controlling, Accounting)
- reliability and attention to detail in recurring operational tasks such as closing processes, regulatory reporting, and data maintenance ensuring precision and consistency
- a solid understanding of data governance, data quality, and testing practices (e. g. dbt tests, CI/CD pipelines)
- a structured and independent working style with a strong team spirit
- very good written and spoken English skills; German is a plus
- ideally, exposure to Python for automation and data processing
- ideally, experience with RPA & automation in SAP (e. g. Ui Path, Power Automate, SAP scripting) – especially valuable for reducing the manual workload over time
- ideally, familiarity with ETL/ELT workflows, APIs, and data orchestration tools
- ideally, understanding of finance systems like SAP, Net Suite, or ERP integrations
- In a culture that…
- has combined tradition with a pioneering spirit for over 100 years
- extends its innovative approach far beyond product development
- brings together individuality, enthusiasm and the joy of creativity
- is cosmopolitan, vibrant and diverse
- invites you to go above and beyond as part of a team
- is willing to allow you to develop it, shape it and leave your mark on it
- In return, you’ll get…
- an international environment and good development opportunities
- flexible working hours
- an attractive company pension scheme
- site services such as: canteen, on-site café and laundry service
- company sports and other health programs
- discounted Urban Sports membership
- a subsidized ticket for local public transport (HVV-Profi Ticket)
- an employee car park
- German company bike and a secure bicycle parking area
- special conditions on Montblanc products and products from other Group brands
- employee benefit portals
- 30 days holiday
- regular events for employees
- various further training opportunities
In short
Indulge your passions based on your talents and abilities in an inspiring and diverse culture that is characterised by employee recognition and support.
Experience all this with us.
We look forward to receiving your application and to meeting you! The HR team
Analytics Engineer – Finance Domian (m/f/d) Arbeitgeber: Richemont
Richemont ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung in Meyrin bietet. Als Teil eines engagierten Teams haben Mitarbeiter die Möglichkeit, ihre Fähigkeiten in einem innovativen Umfeld weiterzuentwickeln und an spannenden Projekten zu arbeiten, die modernste Technologien nutzen. Die Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und persönliche Entwicklung, während attraktive Benefits und ein starkes Engagement für die Work-Life-Balance das Arbeiten bei Richemont besonders lohnenswert machen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Analytics Engineer – Finance Domian (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 Richemont 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 – Finance Domian (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 – Finance Domian (m/f/d) bei Richemont gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Richemont 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 Richemont entscheidend sein!
