Auf einen Blick
- Aufgaben: Verwalte unsere Tracking-Dateninfrastruktur und optimiere Datenpipelines.
- Unternehmen: Statista, die weltweit führende Plattform für Geschäftsdaten mit internationalem Team.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, internationale Events, Fitnessangebote und Karrierechancen.
- Weitere Informationen: Vielfältige Kultur und Unterstützung für mentale Gesundheit.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und arbeite mit großen Datenmengen.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Datenverarbeitung, Python- und SQL-Kenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € 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 hier willkommen, egal wer Sie sind, woher Sie kommen oder wie Sie aussehen.
Über die Rolle
Schließen Sie sich einem wachsenden Datenteam an und übernehmen Sie die Verantwortung für unsere Tracking-Dateninfrastruktur, die täglich Millionen von Benutzerereignissen auf unserer Webplattform erfasst. Sie konzentrieren sich auf den Betrieb, die Verbesserung und die Skalierung bestehender Datensysteme und stellen sicher, dass die Daten zuverlässig, kosteneffizient und für die Analytik-Teams zugänglich sind. Dies ist eine praktische Rolle mit starker Verantwortung und Sichtbarkeit in Engineering und Analytics.
Was Sie tun werden:
- Verantwortung für das Management von Tracking-Datenpipelines und Infrastruktur (Ereignisdaten, Web-Tracking)
- Sicherstellung der Datenqualität, Governance und Kostenkontrolle (z.B. Aufbewahrung, Speicheroptimierung)
- Erstellung und Optimierung von ELT-Pipelines mit Python und SQL
- Verbesserung der Datenaufnahme und Orchestrierung (Airflow, Prefect, APIs, S3, Iceberg, Datenbanken)
- Unterstützung des Wandels hin zu Streaming- und modernen Analyseanwendungen
- Zusammenarbeit mit Engineering-Teams (Datenproduzenten) und Analytics-Teams (Datenverbraucher)
- Ermöglichung interner Nutzer durch zuverlässige, gut dokumentierte und einfach zu verwendende Daten
Ihr Profil:
- Erfahrung in der Datenengineering innerhalb von Cloud-Umgebungen (AWS bevorzugt)
- Starke Fähigkeiten in Python und SQL
- Praktische Erfahrung mit Datenpipelines, Orchestrierungstools (Airflow, Prefect) und APIs
- Vertrautheit mit großangelegten Datensystemen und ereignisbasierten Daten (Tracking, Protokolle oder ähnliches)
- Erfahrung mit Snowflake (oder ähnlichem DWH)
- Kenntnisse in Infrastructure as Code (Terraform) und CI/CD (GitHub Actions)
- Verständnis von Datenarchitektur, Tests und Best Practices
- Bonus: Erfahrung mit DBT, Streaming-Tools oder BI-Tools
Was Erfolg bedeutet:
- Sie übernehmen die Verantwortung für einen hochvolumigen Datenbereich und halten ihn stabil und skalierbar
- Sie verbessern die Datenzuverlässigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Kosteneffizienz
- Sie arbeiten effektiv mit sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern zusammen
- Sie bringen Struktur in sich entwickelnde Systeme, während Sie flexibel in einem dynamischen Umfeld bleiben
Was wir bieten:
Zusätzlich zu 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
- Internationales Team und soziale Veranstaltungen
- Subventionierte urbane Mobilität und Zugang zu Fitness- und Wellnessangeboten
- Kostenloser Zugang zu Langdock und all seinen großartigen 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-Level-Positionen oder höher.
Data Engineer - Tracking Infrastructure (m/f/d) Arbeitgeber: Statista Ltd.
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, bis zu 30 Tage im Jahr aus dem Ausland zu arbeiten, sowie einem starken Fokus auf Teamkultur und Diversität, schaffen wir eine Umgebung, in der jeder geschätzt wird und seine individuelle Geschichte fortschreiben kann. Unsere modernen Büros und die Unterstützung für mentale Gesundheit unterstreichen unser Engagement für das Wohlbefinden unserer Mitarbeiter.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer - Tracking Infrastructure (m/f/d) 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 Ltd. 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 Engineer - Tracking Infrastructure (m/f/d) 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 Engineer - Tracking Infrastructure (m/f/d) bei Statista Ltd. gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Statista Ltd. 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 Ltd. entscheidend sein!
