Auf einen Blick
- Aufgaben: Build and maintain data pipelines, develop data models for reporting, and ensure data accuracy.
- Unternehmen: Join one of Europe's fastest-growing Fintech startups focused on innovative customer services.
- Vorteile: Enjoy an attractive compensation package, a company pension scheme, and free German language classes.
- Weitere Informationen: Opportunity to work from abroad and receive international relocation support.
- Warum dieser Job: Contribute to a data-driven culture while working with cutting-edge AWS technologies.
- Qualifikationen: University degree in a relevant field and significant experience with data models and cloud services required.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Als Analytics Engineer in den Teams für regulatorische Berichterstattung und Datenplattformen unseres Data Engineering Tribes spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Verwaltung unseres Datenstacks und der Bereitstellung effektiver Datenmodelle. Sie sind maßgeblich daran beteiligt, robuste Datenpipelines aufzubauen und zu pflegen, um kritische und zuverlässige Daten verschiedenen Stakeholdern im Unternehmen zur Verfügung zu stellen und unsere datengestützte Kultur zu fördern.
Gestalten Sie die Daten, die aus einer Mischung interner Dienste stammen, in konsistente, konforme Modelle und transformieren Sie diese Daten weiter, um spezifischen Teams und Anwendungsfällen zu dienen. Bereiten Sie strukturierte und unstrukturierte Daten auf und entwickeln Sie hochwertige Datenmodelle für Reporting-Zwecke. Erweitern Sie unser auf AWS basierendes Lakehouse, indem Sie Daten integrieren und regulatorische Anwendungsfälle erstellen, um verschiedene Teams bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen, Innovationen voranzutreiben, die Leistung zu optimieren und die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen.
Entwerfen und implementieren Sie Datenprüfungen und -überwachungen, um die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Leistung der Datenpipelines sicherzustellen. Arbeiten Sie eng mit hochambitionierten und qualifizierten Personen in unseren wachsenden Datenteams sowie mit Produkt- und Engineering-Kollegen zusammen, um intelligente Funktionen für unsere Produkte bereitzustellen. Pflegen Sie vertrauenswürdige Dokumentationen und Datenkataloge, um Klarheit, Zugänglichkeit und korrekte Governance der Daten auf unserer Plattform zu gewährleisten. Unterstützen Sie Kollegen dabei, die Datenlandschaft zu verstehen, Probleme zu lösen und auf Daten zuzugreifen, wenn nötig. Halten Sie sich über die neuesten Entwicklungen in der Datenmodellierung auf dem Laufenden und teilen Sie Ihre Expertise und Best Practices innerhalb des Unternehmens.
Qualifikationen
- Universitätsabschluss in Informatik, Mathematik, Naturwissenschaften oder einem ähnlichen Bereich.
- Umfangreiche Kenntnisse und Erfahrungen im Entwerfen und Erstellen von Datenmodellen für Geschäftsanalysen und regulatorische Zwecke.
- Erfahrung mit cloudbasierten Datenlake-Diensten und ein Verständnis der Konzepte von Datenlakes.
- Besonderes Verständnis von AWS und Athena ist von Vorteil.
- Ausgezeichnete SQL-Kenntnisse, einschließlich fortgeschrittener Konzepte wie Fensterfunktionen und die Fähigkeit, bei der Erstellung von Abfragen auf Leistung zu optimieren.
- Erfahrung mit dbt oder ähnlichen Frameworks ist unerlässlich.
- Fähigkeit, mit Python (insbesondere Datenverarbeitungs-Paketen) zu arbeiten, ist wünschenswert.
- Fähigkeit, mit Versionskontrolle und CI/CD als Teil eines robusten und kontrollierten Entwicklungszyklus zu arbeiten.
- Verständnis der Anforderungen an die Arbeit in einem streng regulierten Umfeld.
- Starke Problemlösungs- und Organisationsfähigkeiten.
- Interesse an Finanzdienstleistungen und Märkten, idealerweise mit vorheriger Berufserfahrung in diesem Bereich und einem Verständnis dafür, wie man Geschäftskonzepte in Finanzdienstleistungen in Daten modelliert.
- Fließende Englischkenntnisse in Kommunikation und Präsentation.
Zusätzliche Informationen
Seien Sie Teil eines der am schnellsten wachsenden und sichtbarsten Fintech-Startups in Europa, das innovative Dienstleistungen schafft, die einen erheblichen Einfluss auf das Leben unserer Kunden haben. Arbeiten Sie mit einem internationalen, vielfältigen, integrativen und ständig wachsenden Team, das es liebt, die besten Produkte für unsere Kunden zu schaffen. Seien Sie produktiv mit der neuesten Hardware und den neuesten Tools. Lernen und wachsen Sie, indem Sie an unseren internen Wissensaustausch- oder Karriereentwicklungssitzungen teilnehmen und Ihr individuelles Bildungsbudget nutzen. Lernen und erleben Sie die deutsche Kultur hautnah, indem Sie an unseren kostenlosen Deutschkursen teilnehmen. Internationale Umzugshilfe wird bereitgestellt, falls erforderlich. Möglichkeit, aus dem Ausland zu arbeiten. Profitieren Sie von einem attraktiven Vergütungspaket und von der betrieblichen Altersvorsorge. Monatlicher Beitrag von 50% für das 'Deutschland Jobticket'. Verabschieden Sie sich von Auftragsprovisionen und begrüßen Sie Ihr kostenloses Abonnement des PRIME+ Brokers von Scalable Capital. Genießen Sie flexible und vergünstigte Sportaktivitäten mit Urban Sports Club.
(Senior) Analytics Engineer (m/f/x) Arbeitgeber: Scalable Capital GmbH
This Fintech startup is rapidly expanding and offers a diverse, inclusive team environment. Employees benefit from a monthly contribution to the 'Deutschland Jobticket' and flexible sports activities with Urban Sports Club. Join a mission that significantly impacts customers' lives while enjoying personal development opportunities.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so (Senior) Analytics Engineer (m/f/x) erhalten könnten
✨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 Scalable Capital GmbH 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 (Senior) Analytics Engineer (m/f/x) 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 (Senior) Analytics Engineer (m/f/x) bei Scalable Capital GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Scalable Capital GmbH 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 Scalable Capital GmbH entscheidend sein!
