Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Backend-Services in Python und baue automatisierte Pipelines für Datenanalysen.
- Unternehmen: Weltweit führende Plattform für Geschäftsdaten mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, internationale Events und Zugang zu Fitnessangeboten.
- Weitere Informationen: Vielfältige Kultur mit hervorragenden Karrierechancen und Unterstützung für mentale Gesundheit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an innovativen Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Datenengineering und starke SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 66000 € pro Jahr.
Bei Statista dreht sich alles um Fakten und Daten, denn wir sind die weltweit führende Plattform für Geschäftsdaten. Durch die Bereitstellung zuverlässiger und benutzerfreundlicher Daten sowie verschiedener Datenanalyseprodukte und -dienstleistungen ermöglichen wir es Menschen auf der ganzen Welt, faktenbasierte Entscheidungen zu treffen. Gegründet in Hamburg im Jahr 2007, haben wir uns schnell zu einem globalen Unternehmen mit Büros in großen Städten wie London, New York, Berlin und Tokio entwickelt. Unser ständiges Wachstum beweist nicht nur unseren Erfolg, sondern schafft auch neue Entwicklungs- und Karrieremöglichkeiten für unsere Mitarbeiter. Wir schätzen und feiern unsere vielfältige Kultur. Sie sind willkommen, so wie Sie sind, unabhängig davon, woher Sie kommen, wie Sie aussehen oder ob Sie Balkendiagramme lieber mögen als Tortendiagramme. Ihre Geschichte zählt – schreiben Sie sie weiter als Teil unseres Teams. Sind Sie bereit, sich uns anzuschließen?
Ihre Rolle
- Entwerfen, Implementieren und Warten von Backend-Diensten in Python, die unsere Datenzugriffs- und Verteilungsschicht unterstützen.
- Aufbauen und Betreiben automatisierter Build-, Test- und Bereitstellungspipelines gemäß CI/CD- und GitOps-Praktiken, die auf AWS und Kubernetes laufen.
- Entwerfen und Pflegen von Datenmodellen und -schemata (Avro, SQL) für unsere Datenpipelines und -dienste und diese an nachgelagerte Verbraucher über unsere auf Kafka basierende Vertriebsplattform und das Schema-Register veröffentlichen.
- Erstellen von Zugriffsschicht-Datenmodellen in unserer Analyseumgebung (z.B. Snowflake), damit Anwendungen direkt mit den Daten arbeiten können, einschließlich über API.
- Als Koordinationsschnittstelle zwischen den Abteilungen Data und Tech fungieren, Prioritäten, Schemata und Zeitpläne zwischen vorgelagerten und nachgelagerten Teams abstimmen.
Ihr Profil
- Über 3 Jahre Erfahrung im Bereich Analytics Engineering, Data Engineering oder einer verwandten Rolle.
- Starke SQL-Kenntnisse und fundierte Erfahrung im Datenmodellieren (z.B. dimensionales Modellieren, Sternschemata).
- Praktische Erfahrung mit Event-Streaming und Nachrichtenverteilung, idealerweise Kafka, einschließlich Schema-Management mit dem Kafka-Schema-Register (Avro, Protobuf oder JSON-Schema).
- Erfahrung im Entwerfen von Datenverträgen und -schemata zwischen vorgelagerten Produzenten und nachgelagerten Verbrauchern.
- Erfahrung mit Cloud-Datenlagern (z.B. Snowflake, BigQuery, Redshift) und modernen Datenstack-Tools (z.B. dbt, CI/CD).
- Offenheit für KI-unterstützte Entwicklungsabläufe (z.B. Claude Code oder ähnliches).
- Komfort beim Arbeiten an der Schnittstelle zwischen Streaming-/Betriebsdaten und analytischen Datenmodellen sowie beim Erstellen von Zugriffsschichten, die Anwendungen über API bedienen.
- Starke Detailgenauigkeit mit einem qualitätsorientierten und strukturierten Arbeitsstil.
- Interesse an Datenverwaltung, Standards und skalierbarer Datenarchitektur.
- Analytische Denkweise mit starken Problemlösungsfähigkeiten.
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten in Englisch (Deutsch ist von Vorteil) mit technischen und geschäftlichen Stakeholdern, kombiniert mit einem soliden Verständnis für Geschäftsanforderungen und -kontexte.
Was wir bieten
Neben unserem großartigen Team, unserer Kultur und unserem gemeinsamen Ziel, Menschen mit Daten zu stärken, gibt es viele weitere Dinge, die Statista zu einem großartigen Arbeitsplatz machen! Schließen Sie sich uns an und profitieren Sie von:
- Arbeiten im Ausland bis zu 30 Kalendertagen pro Jahr.
- Hybrides Arbeiten und flexible Arbeitszeiten.
- Internationalem Team und sozialen Veranstaltungen.
- Subventionierter urbaner Mobilität und Zugang zu Fitness- und Wellnessangeboten.
- Kostenloser Zugang zu Langdock und all seinen erstaunlichen Funktionen.
- Karriere- und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Attraktive Standorte und moderne Büros.
- Unterstützung der psychischen Gesundheit mit OpenUp.
Einige der hier aufgeführten Vorteile gelten nur für die deutsche Einheit und für Junior-Positionen oder höher.
Data & Analytics Engineer (m/f/d) in Hamburg Arbeitgeber: Statista Inc.
Statista ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein dynamisches und internationales Arbeitsumfeld bietet, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Mit flexiblen Arbeitszeiten, der Option auf hybrides Arbeiten und einem starken Fokus auf Teamkultur und Diversität, fühlen sich unsere Mitarbeiter wertgeschätzt und unterstützt. Darüber hinaus profitieren Sie von attraktiven Standorten, modernen Büros und umfassenden Gesundheitsangeboten, die das Wohlbefinden unserer Mitarbeiter fördern.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data & Analytics Engineer (m/f/d) in Hamburg 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 Statista Inc. 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 Data & Analytics Engineer (m/f/d) in Hamburg 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 Data & Analytics Engineer (m/f/d) bei Statista Inc. gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Statista Inc. 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 Statista Inc. entscheidend sein!
