Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickeln und pflegen Sie Datenmodelle in dbt zur Unterstützung wichtiger Geschäftskennzahlen.
- Unternehmen: Spring Health setzt sich für den Abbau von Barrieren in der psychischen Gesundheitsversorgung ein.
- Vorteile: Das Unternehmen fördert eine inklusive Kultur, die Frauen und unterrepräsentierte Gemeinschaften unterstützt.
- Weitere Informationen: Die Rolle erfordert enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams und Ingenieuren.
- Warum dieser Job: Arbeiten Sie in einem wachsenden Team, das die Dateninfrastruktur für strategische Initiativen aufbaut.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit Datenpipelines und modernen Transformationstools wie dbt erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Sie sind leidenschaftlich daran interessiert, das Gesicht der psychischen Gesundheitsversorgung zu verändern, und die Mission von Spring Health, alle Barrieren zur psychischen Gesundheit abzubauen, spricht Sie an.
Sie haben mehr als 3 Jahre Berufserfahrung im Umgang mit Daten, mit einem Fokus auf Datenpipeline-Tools.
Sie sind versiert in SQL und haben fundierte Erfahrungen mit modernen Datenumwandlungstools wie dbt oder ähnlichen, um skalierbare Datenmodelle zu erstellen und zu verwalten.
Sie haben Erfahrung im Aufbau und in der Wartung von Datenpipelines in cloudbasierten Umgebungen wie Snowflake, Redshift oder BigQuery, um sicherzustellen, dass Daten leicht zugänglich und zuverlässig sind.
Sie haben Interesse daran, mit Datenwissenschaftlern und Machine Learning-Ingenieuren zusammenzuarbeiten, um Berichte über die Modellleistung zu unterstützen und zur Feature-Engineering-Arbeit beizutragen.
Sie genießen es, in Datenabweichungen oder -problemen zu graben, um die Ursachen zu ermitteln und zu beheben, und stellen sicher, dass hohe Standards der Datenintegrität in der gesamten Organisation eingehalten werden.
Sie arbeiten mit den besten Praktiken der Datenqualität im Hinterkopf, einschließlich der Gestaltung von Systemen, die die Genauigkeit, Konsistenz und Nachvollziehbarkeit wichtiger Geschäftsmessgrößen gewährleisten.
Sie konzentrieren sich auf Auswirkungen und finden die Dinge, die Sie liefern können, die den größten Wert für Ihre Stakeholder bieten.
Sie haben praktische Erfahrung mit Datenvisualisierungstools (z. B. Looker, Tableau, Hex), um selbstbedienbare Dashboards zu erstellen oder zu unterstützen, die weniger technischen Teams helfen.
Sie sind bescheiden, hochmotiviert und gedeihen in schnelllebigen Umgebungen.
Sie haben die nachgewiesene Fähigkeit, Ihre eigenen Prioritäten und Abhängigkeiten proaktiv zu verwalten, im Einklang mit funktionsübergreifenden Abhängigkeiten und Produkt-/Geschäftsauswirkungen.
Was die Stelle beinhaltet:
Spring Health baut unser Analytics Engineering-Team aus. Das Analytics Engineering bei Spring gehört zur Business Intelligence-Organisation und besitzt die zentrale Reporting-Infrastruktur, die von allen nachgelagerten Datenwissenschaftlern und Datenanalysten genutzt wird.
In dieser Rolle konzentrieren Sie sich auf den Aufbau robuster Modelle, die Gewährleistung der Konsistenz der Modelle, die wir für das Unternehmen erstellen, und die Erstellung von Dokumentationen, die es nachgelagerten Teams ermöglichen, Daten effektiv zuzugreifen, zu verstehen und zu nutzen.
Sie werden auch Datenanalysen zur Unterstützung größerer strategischer Initiativen bereitstellen, insbesondere in der Design- und Implementierungsphase, um sicherzustellen, dass neue Funktionen so entwickelt werden, dass sie genaue Berichterstattung, Nachhaltigkeit und Wartbarkeit unterstützen.
Der Erfolg erfordert eine enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um deren Datenbedürfnisse zu verstehen und diese in Datenmodelle und Reporting-Lösungen zu übersetzen, die diesen Bedürfnissen dienen.
- Entwickeln und pflegen Sie zentrale Datenmodelle in dbt, um wichtige Geschäftsmessgrößen zu unterstützen und die Datenkonsistenz sicherzustellen.
- Arbeiten Sie eng mit Ingenieuren im Identity-Pod und Ihrem Manager zusammen, um kritische Geschäftsmessgrößen zu definieren und die richtige Dateninfrastruktur und Reporting-Lösungen bereitzustellen.
- Stellen Sie sicher, dass nachgelagerte Teams auf Daten effektiv zugreifen und diese nutzen können, indem Sie umfassende Dokumentation und Unterstützung bereitstellen.
- Zusammenarbeit mit anderen Analytics Engineers, um sicherzustellen, dass wir konsistente Daten in der gesamten Organisation bereitstellen.
- Unterstützen Sie Initiativen zur Datenqualität, indem Sie Überwachungssysteme aufbauen und Prozesse erstellen, die genaue, nachvollziehbare Daten garantieren.
- Regelmäßige Audits und Überprüfungen von Datenmodellen durchführen, um deren Relevanz und Genauigkeit aufrechtzuerhalten und die langfristige Datenintegrität in der gesamten Organisation sicherzustellen.
Wie Erfolg in dieser Rolle aussieht:
- Nachgelagerte Teams bewerten ihren Zugang zu hochwertigen Daten konstant als ausgezeichnet, mit klarer Dokumentation, die es ihnen ermöglicht, die Daten sicher und effektiv zu finden und zu nutzen.
- Die von Ihnen erstellten Datenmodelle liefern Antworten auf kritische Geschäftsfragen, die in der gesamten Organisation konsistent sind.
- Die Modelle, die Sie erstellen, sind hochgradig leistungsfähig; sie tragen zu einer positiven Erfahrung in dbt bei und senken weiterhin die Cloud-Datenkosten.
Analytics Engineer (Identity) Arbeitgeber: Spring Health
Spring Health bietet eine dynamische Arbeitsumgebung in der Gesundheitsbranche, die sich auf psychische Gesundheit konzentriert. Mitarbeiter profitieren von einer inklusiven Kultur und der Möglichkeit, an bedeutenden Projekten zu arbeiten. Das Unternehmen hat seinen Sitz in einer schnelllebigen Umgebung, die Innovation und Zusammenarbeit fördert.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Analytics Engineer (Identity) 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 Spring Health 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 (Identity) 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 (Identity) bei Spring Health gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Spring Health 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 Spring Health entscheidend sein!
