Senior Analytics Engineer

Unser Data-Team ist in drei komplementäre Säulen organisiert: Data Engineering, Analytics Engineering und Product/Revenue Analytics. Diese Struktur stellt sicher, dass Analysten weniger Zeit mit der Behebung defekter Modelle verbringen und mehr Zeit mit der Generierung von wertvollen Erkenntnissen. Analytics Engineering sitzt im Kern dieses Modells und fungiert als Brücke zwischen der Rohdateninfrastruktur und geschäftsbereiten Analysen. Wir suchen einen Senior Analytics Engineer, der hilft, ein einheitliches, dbt-basiertes Modellierungsframework auf Snowflake aufzubauen und zu skalieren, um konsistente, bereichsübergreifende Analysen über Shines wachsendes Portfolio europäischer Produkte zu ermöglichen.

Was erwartet Sie?

• Plattform-Level Einfluss: Ihre Modelle werden die analytischen Ergebnisse der gesamten Datenorganisation antreiben, von Executive Steering Dashboards bis hin zu Self-Service-Analysen für Produkt-, Umsatz-, CS- und Bankteams.
• Greenfield Architektur: Treten Sie zu einem entscheidenden Zeitpunkt bei, während wir SB- und CPA-Datenquellen in einer einheitlichen Shine-Berichtsebene konsolidieren, mit erheblichem Einfluss darauf, wie das Fundament gebaut wird.
• Bereichsübergreifende Sichtbarkeit: Arbeiten Sie eng mit Data Engineers, Data Analysts und leitenden Stakeholdern zusammen, um zu gestalten, wie Daten modelliert, verwaltet und konsumiert werden.
• Ein Stack in Entwicklung: Wir arbeiten mit Snowflake, dbt, Python und Omni – und bauen aktiv unser Datenfundament aus. Sie haben echte Verantwortung dafür, wie sich der Stack entwickelt.
• Hybride Arbeitsrichtlinie: Genießen Sie eine ausgewogene Mischung aus Remote-Arbeit und Büro-Kollaboration.
• Moderne, zentral gelegene Büros: Arbeiten Sie in modernen Büroräumen in erstklassigen Stadtlagen.
• Internationale Umgebung: Treten Sie einem vielfältigen Team mit Kollegen aus der ganzen Welt bei.
• Mittagessen auf uns: Wenn Sie im Büro sind, übernehmen wir das Mittagessen – ein täglicher Vorteil, um Sie zu stärken und dem Team einen Moment zum Verbinden zu geben.

Ihre Aufgaben umfassen:

• Einheitliche Datenmodellierung: Entwerfen, erstellen und pflegen Sie skalierbare dbt-Core-Modelle auf Snowflake, die bereichsübergreifende Analysen in den Bereichen SB und CPA unterstützen, einschließlich Umsatz, NPS und Kundenaktivität.
• Analystenbefähigung: Stellen Sie sicher, dass Datenanalysten den Großteil ihrer analytischen Arbeit durch gut dokumentierte, zuverlässige und wiederverwendbare dbt-Modelle liefern können, um ad-hoc Datenaufbereitung zu reduzieren und die Bereitstellung von Erkenntnissen zu beschleunigen.
• Datenverwaltung & Qualität: Verantworten Sie Modelltests, Dokumentation und Datenqualitätsrahmen. Definieren und setzen Sie die besten Praktiken für dbt im Analytics Engineering-Team durch.
• Tooling & Automatisierung: Fördern Sie KI-unterstützte Workflows innerhalb der AE-Funktion, einschließlich automatisierter Codeüberprüfung über GitHub Copilot und LLM-Kontextmanagement für das dbt-Repository.
• Bereichsübergreifende Zusammenarbeit: Arbeiten Sie eng mit Data Engineering an Ingestion-Pipelines und mit Data Analysts an geschäftlichen Anforderungsfällen zusammen, um sicherzustellen, dass die Modellierungsschicht sowohl technische als auch geschäftliche Bedürfnisse erfüllt.
• Standards & Beste Praktiken: Entwickeln und setzen Sie interne Standards für SQL-Stil, Modellarchitektur, Peer-Review und Dokumentation im gesamten Team durch.

Der Arbeitsplatz befindet sich in Berlin oder Kopenhagen, mit der Möglichkeit von zwei Remote-Arbeitstagen pro Woche. Sie haben auch die Möglichkeit, von unseren Büros in Paris und Amsterdam aus zu arbeiten, wenn Sie in der Stadt sind.

Über Sie

• Erfahrung: 5+ Jahre in Analytics Engineering oder einer eng verwandten Rolle (z.B. Data Engineering mit starkem Modellierungsfokus), idealerweise in einer schnelllebigen, multi-produkt Umgebung.
• Technische Exzellenz: Expertenniveau in SQL und tiefgehende praktische Erfahrung mit dbt – einschließlich Modellierungsmuster, Testframeworks und Dokumentationsstandards.
• Plattformkenntnisse: Starke Kenntnisse von Snowflake oder ähnlichen Cloud-Datenplattformen (z.B. BigQuery, Redshift); Vertrautheit mit Datenaufnahme-Tools und BI-Plattformen (z.B. Omni, Looker) ist ein großer Vorteil.
• Ingenieurmentalität: Sie behandeln Datenmodelle wie produktionsreife Software – mit Versionskontrolle, CI/CD und Wartbarkeit von Anfang an integriert.
• Kommunikation: Fähigkeit, effektiv mit technischen Kollegen und nicht-technischen Stakeholdern zu kommunizieren und geschäftliche Anforderungen in robuste Datenmodelle zu übersetzen.
• Sprache: Fließend in Englisch, sowohl schriftlich als auch mündlich; begeistert, in einem vielfältigen, internationalen Umfeld zu arbeiten.

Gleichberechtigter Arbeitgeber: Wir folgen dem Prinzip der Gleichbehandlung, um alle Bewerber zu berücksichtigen, und diskriminieren nicht aufgrund von Geschlecht, sexueller Orientierung, Hautfarbe, rassischer oder ethnischer Herkunft, Religion, Behinderung usw. gemäß geltendem Recht.