Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Backend-Services in Python und baue automatisierte Datenpipelines auf.
- Unternehmen: Weltweit führende Business Data Plattform mit vielfältiger Kultur.
- Vorteile: Hybrides Arbeiten, internationale Events und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Karrierechancen in einem wachsenden, internationalen Unternehmen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite mit einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Mindestens drei Jahre Erfahrung im Analytics Engineering und sehr gute SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 66000 € pro Jahr.
Bei Statista dreht sich alles um Daten und Fakten, denn wir sind die weltweit führende Business Data Plattform. Durch die Bereitstellung verlässlicher und einfach nutzbarer Daten sowie verschiedener Datenanalyseprodukte und -dienstleistungen unterstützen wir Menschen weltweit, faktenbasierte Entscheidungen zu treffen. 2007 in Hamburg gegründet, haben wir uns schnell zu einem globalen Unternehmen mit Büros in Metropolen wie London, New York und Tokio entwickelt. Unser stetiges Wachstum ist nicht nur Beweis für unseren Erfolg, sondern schafft auch immer neue Entwicklungs- und Karrieremöglichkeiten für unsere Mitarbeiter:innen.
Wir schätzen und feiern unsere vielfältige Kultur. Hier bist Du willkommen, egal, wer Du bist, woher Du kommst, wie Du aussiehst oder welche Graphen und Diagramme Du bevorzugst. Deine Geschichte ist wichtig – schreibe sie weiterhin als Teil unseres Teams. Überzeuge dich selbst und werde Teil unseres Teams!
Als Analytics Engineer bist du Teil des Data Content & Delivery Teams und gestaltest die Schnittstelle zwischen Daten, Technologie und Anwendungen. Du sorgst dafür, dass Daten zuverlässig modelliert, verarbeitet und über skalierbare Zugriffs- und Distributionswege verfügbar gemacht werden.
Deine Rolle
- Du entwickelst, implementierst und wartest Backend-Services in Python, die unsere Datenzugriffs- und Distributionsschicht unterstützen.
- Du baust und betreibst automatisierte Build-, Test- und Deployment-Pipelines nach CI/CD- und GitOps-Prinzipien auf AWS und Kubernetes.
- Du konzipierst und pflegst Datenmodelle und Schemas (Avro, SQL) für unsere Datenpipelines und Services. Diese stellst du nachgelagerten Verbrauchern über unsere Kafka-basierte Distributionsplattform und die Schema Registry bereit.
- Du entwickelst Datenmodelle für die Zugriffsschicht in unserer Analytics-Umgebung, beispielsweise in Snowflake, damit Anwendungen direkt – auch über APIs – mit den Daten arbeiten können.
- Du fungierst als koordinierende Schnittstelle zwischen den Bereichen Data und Tech und stimmst Prioritäten, Schemas und Zeitpläne mit vor- und nachgelagerten Teams ab.
Dein Profil
- Du verfügst über mindestens drei Jahre Berufserfahrung im Analytics Engineering, Data Engineering oder in einer vergleichbaren Position.
- Du besitzt sehr gute SQL-Kenntnisse sowie fundierte Erfahrung in der Datenmodellierung, beispielsweise mit dimensionaler Modellierung und Star Schemas.
- Du hast praktische Erfahrung mit Event Streaming und der Verteilung von Nachrichten – idealerweise mit Kafka – einschließlich des Schema-Managements über die Kafka Schema Registry (Avro, Protobuf oder JSON Schema).
- Du hast Erfahrung in der Konzeption von Data Contracts und Schemas zwischen vorgelagerten Datenproduzenten und nachgelagerten Datenkonsumenten.
- Du bringst Erfahrung mit Cloud Data Warehouses wie Snowflake, BigQuery oder Redshift sowie mit modernen Data-Stack-Tools wie dbt und CI/CD mit.
- Du bist offen für KI-gestützte Entwicklungs-Workflows, etwa mit Claude Code oder vergleichbaren Tools.
- Du kommunizierst sehr gut auf Englisch und Deutsch.
Was wir bieten
Neben unserem großartigen Team, unserer Unternehmenskultur und unserem gemeinsamen Ziel, Menschen mit Daten zu stärken, gibt es viele weitere Gründe, warum Statista ein großartiger Arbeitsplatz ist! Werde Teil unseres Teams und profitiere von:
- Arbeiten im Ausland bis zu 30 Kalendertage im Jahr.
- Hybrides Arbeiten und Gleitzeit.
- Internationales Team und soziale Events.
- Bezuschusste urbane Mobilität sowie Zugang zu Fitness- und Wellnessangeboten.
- Kostenloser Zugang zu Langdock und all seinen tollen Funktionen.
- Karriere- und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Attraktive Standorte und moderne Büros.
- Mentale Gesundheitsunterstützung mit OpenUp.
Einige der hier aufgeführten Benefits gelten nur für die deutsche Gesellschaft sowie für Positionen ab Junior-Level.
Analytics Engineer (m/w/d) in Berlin Arbeitgeber: Statista
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 Vielfalt, schaffen wir eine Umgebung, in der jeder geschätzt wird und seine Karriere vorantreiben 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 Analytics Engineer (m/w/d) in Berlin erhalten könntest
✨Tauch ein in die BI-Community!
Schau dir lokale Business-Intelligence-Meetups oder Konferenzen an, in denen Experten wie Statista vertreten sind. Networking in diesen Kreisen kann dir einen Vorsprung verschaffen und vielleicht sogar den direkten Kontakt zu Leuten herstellen, die an der Stelle interessiert sind, die du anstrebst!
✨Zeig deine Datenfähigkeiten!
Erstelle ein paar Projekte oder Analysen, die deine Fähigkeiten im Bereich Business Intelligence demonstrieren. Teile diese auf Plattformen wie GitHub oder deinem eigenen Portfolio. So können potenzielle Arbeitgeber sehen, wie du mit Daten umgehst und welche Kreativität du in die BI einbringst.
✨Nutze Jobportale und Karrieremessen!
Such nach Vollzeit-Positionen im Bereich Business Intelligence auf spezialisierten Jobportalen und nimm an Karrieremessen teil. Hier kannst du direkt mit Recruitern von Firmen wie Statista sprechen und dich bei ihnen ins Gespräch bringen.
✨Erst kommen, dann bewerben!
Bevor du dich bewirbst, schau dir die Unternehmenskultur von Statista an. Wenn du die Möglichkeit hast, an Workshops oder Infoveranstaltungen teilzunehmen, nutze diese Chance, um Eindruck zu schinden und wertvolle Informationen über die Rolle und das Team zu sammeln. So kannst du deine Bewerbung direkt auf die Bedürfnisse von Statista zuschneiden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Analytics Engineer (m/w/d) in Berlin mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Setze den Fokus auf deine analytischen Fähigkeiten:Im Bereich Business Intelligence sind starke analytische Fähigkeiten entscheidend. Hebe in deinem Lebenslauf aktuelle Projekte oder Praktika hervor, bei denen du Datenanalyse, Reporting oder die Nutzung von BI-Tools wie Tableau oder Power BI praktiziert hast. Zeige, wie du datenbasierte Entscheidungen getroffen hast, um einen echten Mehrwert zu schaffen.
Vermittle deine Motivation in deinem Anschreiben:Wenn wir auf der Suche nach jemandem im Bereich Business Intelligence sind, ist es wichtig, dass du zeigst, warum du genau bei Statista arbeiten möchtest. Beschreibe in deinem Anschreiben, was dich an unserem Unternehmen und der Branche reizt und wie du deine Fähigkeiten in einer Vollzeitstelle am besten einbringen kannst.
Zeige deine Erfahrung mit Datenvisualisierung:Visualisierung ist ein crucialer Teil in der Business Intelligence. Falls du bereits Erfahrung mit Tools zur Datenvisualisierung hast, wie z. B. Tableau, achte darauf, diese Erfahrung in deinem Lebenslauf klar darzustellen. Ein paar Screenshots deiner besten Dashboards oder Reports in einem Portfolio können ebenfalls nie schaden!
Halte deinen Lebenslauf übersichtlich und relevant:Bei einer Vollzeitstelle im Bereich Business Intelligence zählt jede Zeile! Achte darauf, dass dein Lebenslauf klar strukturiert ist und nur relevante Informationen enthält. Verwende klare Titel und Bullet Points, um deine Verantwortlichkeiten und Erfolge zu beschreiben, und passe deinen Lebenslauf gezielt für Analytics Engineer (m/w/d) bei Statista an.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Statista vorbereitet
✨Datenanalyse im Fokus
Stell sicher, dass du während des Interviews deine Fähigkeiten in der Datenanalyse klar darstellen kannst. Bereite dich darauf vor, spezifische Werkzeuge wie SQL oder Tableau zu erwähnen, mit denen du gearbeitet hast. Sei bereit, Beispiele zu geben, wo du Daten genutzt hast, um geschäftliche Entscheidungen zu treffen.
✨Case Studies verstehen
Häufig gibt es im Business Intelligence Bereich Case Studies oder praktische Szenarien während des Interviews. Übe, wie du komplexe Datenprobleme lösen würdest und sei bereit, deine Denkweise Schritt für Schritt zu erklären. Das zeigt nicht nur dein Wissen, sondern auch deine Herangehensweise an analytische Herausforderungen.
✨Zeig deine Projekte
Hast du an relevanten Projekten oder Praktika gearbeitet? Bring dein Portfolio oder Beispielarbeiten mit, um zu zeigen, was du draufhast. Das gibt uns und dem Gesprächspartner einen klaren Einblick in deine Fachkompetenz und wie du die Theorie in die Praxis umsetzt.
✨Fragen zur Unternehmenskultur
Da du dich für eine Vollzeitstelle bewirbst, ist es wichtig, auch die Unternehmenskultur zu verstehen. Bereite ein paar Fragen vor, die dir helfen, mehr über die Zusammenarbeit im Team und die Rolle von Business Intelligence in der Gesamtstrategie von Statista zu erfahren. Das zeigt dein Interesse an langfristiger Zusammenarbeit.