Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Datenpipelines und unterstütze das Team mit umsetzbaren Insights.
- Unternehmen: Wolt, ein innovatives Unternehmen im Bereich Online-Lieferdienste.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, spannende Herausforderungen und die Möglichkeit, einen echten Einfluss zu haben.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Lieferung und arbeite mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung als Analytics Engineer oder BI Developer.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Bei Wolt schaffen wir Technologien, die Freude, Einfachheit und Einkommen in die Nachbarschaften der Welt bringen. Im Jahr 2014 haben wir mit der Lieferung von Restaurantessen begonnen. Jetzt bauen wir die Lieferung von (fast) allem auf und sind in über 500 Städten in 30 Ländern weltweit tätig. Im Jahr 2022 haben wir uns mit DoorDash zusammengeschlossen und gemeinsam träumen wir groß und expandieren global. Arbeiten bei Wolt ist nicht immer einfach, aber definitiv aufregend. Hier wirst du mehr lernen, mehr aufbauen und mehr liefern als in den meisten anderen Unternehmen. Du wirst oft herausgefordert, aber auch viel Spaß dabei haben.
Analytics bei Wolt ist ein geschäftskritischer Bereich, der drei verschiedene Teams umfasst – Datenwissenschaft, regionale Geschäftsoperationen und Analytics Engineering. Die Komplexität der Online-Lieferung, die Unterschiede in der Wirtschaft und Dynamik der Städte, in denen wir tätig sind, sowie die riesigen Datenmengen machen unsere Arbeit wirklich interessant! Jetzt suchen wir einen erfahrenen Senior Analytics Engineer, der unserem Merchant Analytics Engineering Team beitritt. Du kannst in Berlin, Helsinki oder Stockholm arbeiten.
Über die Rolle
Die Rolle konzentriert sich auf die geschäftlichen Bedürfnisse – du wirst innerhalb eines funktionsübergreifenden Teams arbeiten und sicherstellen, dass deine Kollegen die benötigten Einblicke für ihre Operationen erhalten. Die Rolle erfordert das Interpretieren der Bedürfnisse und Anfragen unserer internen Stakeholder aus dem Geschäft und Produkt und deren Transformation in umsetzbare Daten. Datenwissenschaftler, die in diesem Bereich arbeiten, werden deine engsten Partner in deinem täglichen Arbeitsablauf sein, da deine Lösungen es ihnen ermöglichen, relevante Experimente, A/B-Tests und Analysen zu erstellen.
Deine täglichen Aufgaben umfassen:
- Entwicklung von Berichten und Metriken in ihrer Gesamtheit, vom Verständnis der Bedürfnisse des Unternehmens bis zur Bereitstellung leicht verständlicher und umsetzbarer Daten.
- Arbeiten an unseren zentral verwalteten Datenintegrationen und Datenpipelines, die unser Data Warehouse, unsere Datenmodelle und Dashboards antreiben.
- Gestaltung und Implementierung komplexer Datenpipelines mit Abhängigkeitskontrolle, Orchestrierung und automatischer Materialisierung.
- Entwicklung einer Selbstbedienungsdatenmodellierungsstrategie und Partnerschaft mit Analytics und anderen Stakeholdern für die Implementierung.
- Steigerung der Datenkompetenz im gesamten Bereich durch praktische Schulungen und Dokumentation.
- Führung, Mentoring und Anleitung von weniger erfahrenen Teammitgliedern.
Unsere bescheidenen Erwartungen
- 5+ Jahre Erfahrung als Analytics Engineer oder BI Developer.
- Starke praktische Erfahrung mit Datenintegrationen, Datenpipelines, Datenmodellen, Metrikentwicklung und Dashboards.
- Technische Fähigkeiten: Snowflake, SQL, Airflow, DBT, Looker oder andere Visualisierungstools wie Tableau, Power BI usw.
- Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse und die Fähigkeit, optimierte Abfragen für große Datensätze zu schreiben.
- Starkes Geschäftswissen und produktorientiertes Denken mit umfangreicher Erfahrung in der Gestaltung und Implementierung von Analyse- und Reporting-Datenmodellen.
Was wir bieten
Die Online-Lieferplattform, die Wolt aufbaut, wird dir interessante und komplexe Herausforderungen bieten, zusammen mit der Möglichkeit, mit deinen Fähigkeiten einen großen Einfluss zu erzielen. Viele geolokalisierte und zeitliche Daten in Echtzeit, kombiniert mit den Unterschieden in der Wirtschaft und Dynamik der Städte, in denen wir tätig sind, machen Wolt zu einem herausfordernden und interessanten Unternehmen für die Praxis von Analytics. Du kannst den Standort aus unseren Tech-Hubs in Berlin, Helsinki und Stockholm wählen. Du hast die Möglichkeit, die Arbeitsweise zu entscheiden – hybrid, im Büro oder remote innerhalb des oben genannten Standorts.
Du würdest in einer Unternehmenskultur arbeiten, in der wir Verantwortung über das Offensichtliche hinaus übernehmen, gewöhnliche Dinge außergewöhnlich gut machen, groß denken, aber bescheiden bleiben, richtig mit Menschen umgehen, andere freundlich und gerecht behandeln, erkennen, dass wir, wenn wir nicht lernen, nicht stillstehen, sondern zurückfallen, und im Hinterkopf behalten, dass Luke Yodas größte Errungenschaft war.
Unser Engagement für Vielfalt und Inklusion
Wir setzen uns dafür ein, eine inklusivere Gemeinschaft innerhalb unseres Unternehmens, der Branche und der Städte zu fördern und zu stärken. Deshalb stellen wir vielfältige Teams von Menschen aus allen Hintergründen, Erfahrungen und Perspektiven ein und fördern diese. Wir glauben, dass wahre Innovation entsteht, wenn jeder Platz am Tisch hat und die Werkzeuge, Ressourcen und Möglichkeiten hat, um erfolgreich zu sein.
Senior Analytics Engineer, Merchant Arbeitgeber: Sivara GmbH
Wolt ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit Standorten in Berlin, Helsinki und Stockholm profitieren Sie von einer flexiblen Arbeitsweise, einer offenen Unternehmenskultur und der Chance, an spannenden Projekten mit modernster Technologie zu arbeiten. Zudem fördert Wolt aktiv die persönliche und berufliche Weiterentwicklung seiner Mitarbeiter und legt großen Wert auf Diversität und Inklusion.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Analytics Engineer, Merchant 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 Sivara 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, Merchant 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, Merchant bei Sivara GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sivara 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 Sivara GmbH entscheidend sein!