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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Erstelle und verwalte Datenmodelle mit DBT und SQL.
- Arbeitgeber: Statista ist die weltweit führende Plattform für Geschäftsdaten mit Büros in großen Städten.
- Mitarbeitervorteile: Arbeiten im Ausland, hybrides Arbeiten, internationale Team-Events und Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams, das Datenqualität und Zugänglichkeit für Unternehmen sicherstellt.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in DBT, SQL, Python und Cloud-Plattformen wie AWS erforderlich.
- Andere Informationen: Wir feiern Vielfalt und bieten ein modernes Arbeitsumfeld.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Standort: Hamburg
Arbeitsmodell: Vollzeit
Jobkategorie: Produkt & IT
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 weltweit, 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 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, 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?
Ihr Job
Was Sie tun:
- Datenmodelle in DBT mit SQL erstellen und verwalten.
- ELTs entwickeln und optimieren, um neue Datenquellen zu integrieren und das Datenmanagement im Data Warehouse (DWH) zu verbessern.
- Mit Datenanalysten an Ad-hoc-Modellierungen mit DBT zusammenarbeiten.
- Unterstützung bei der Einarbeitung von Datenanalysten für DWH (GIT, Konfiguration, Tools).
- Unterstützung bei der Bereitstellung von Cloud-Ressourcen.
Wer Sie sind:
- Datenumwandlung und Modellierung mit DBT: Erfahrung im Aufbau und in der Pflege von DBT-Modellen, Verwaltung von Datenpipelines und Sicherstellung der Datenqualität.
- SQL-Kenntnisse: Abfrageoptimierung und -tuning.
- Datenaufnahme / ELTs und Orchestrierung: Fähigkeit, Daten mit Python & SQL (oder anderen relevanten Programmiersprachen) abzurufen und vorzubereiten. Vertrautheit mit einem Datenorchestrierungstool wie Prefect, Airflow usw. Vertrautheit mit der Datenaufnahme von APIs, Datenbanken und externen Quellen.
- Cloud-Plattform-Expertise: Praktische Erfahrung mit Amazon Web Services (AWS) wünschenswert, einschließlich Dienstleistungen wie Redshift, S3, EC2 und ECS. Kenntnisse über Best Practices für Datenspeicherung, Sicherheit und Skalierbarkeit auf AWS.
- Infrastructure as Code (IaC) Fähigkeiten: Beherrschung von Terraform zur Definition und Bereitstellung von Cloud-Infrastruktur (AWS-Ressourcen). Fähigkeit, Infrastruktur deklarativ zu erstellen und zu verwalten, um Versionskontrolle und Reproduzierbarkeit sicherzustellen.
- CI / CD und Automatisierung (Github Actions): Implementierung von CI / CD-Pipelines für nahtlose Softwareentwicklung und -bereitstellung. Automatisierung von Datenworkflows, um manuellen Aufwand zu reduzieren und Effizienz zu gewährleisten.
- Kontinuierliches Lernen: Auf dem Laufenden bleiben über neue ELT- und Stream-Verarbeitungstools und -sprachen, um sich an sich entwickelnde Anforderungen anzupassen.
Um erfolgreich zu sein: Verstehen gängiger architektonischer Muster, an die Lieferung hochwertiger Arbeit glauben und aktiv Tests implementieren, in der Lage sein, komplexe Informationen schnell zu verstehen, ein guter Kommunikator in technischen Diskussionen und Zusammenarbeit sein und Feedback als Gelegenheit für persönliches und berufliches Wachstum annehmen.
Ihr Team
Mit wem Sie arbeiten werden:
Als Data & Analytics Engineer in unserem neu gegründeten zentralen Datenteam spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Transformation und Verwaltung von Daten, der Sicherstellung ihrer Qualität und der Ermöglichung ihres Zugangs für verschiedene Geschäftsbedürfnisse.
Ihre Vorteile
Was wir bieten:
- Arbeiten aus dem Ausland 7 Tage im Jahr
- Hybrides Arbeiten und flexible Arbeitszeiten
- Internationales Team und soziale Veranstaltungen
- Karriere- und Schulungsmöglichkeiten
- Attraktive Standorte und moderne Büros
Data & Analytics Engineer Arbeitgeber: Statista
Kontaktperson:
Statista HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data & Analytics Engineer
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk, um Kontakte zu Personen bei Statista oder in der Datenanalyse-Branche zu knüpfen. LinkedIn ist eine großartige Plattform, um mit aktuellen Mitarbeitern in Kontakt zu treten und mehr über die Unternehmenskultur und die spezifischen Anforderungen der Position zu erfahren.
✨Tip Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in SQL und DBT auffrischst. Übe das Erstellen von Datenmodellen und das Optimieren von Abfragen, um sicherzustellen, dass du während des Interviews selbstbewusst auftreten kannst.
✨Tip Nummer 3
Informiere dich über die neuesten Trends und Tools im Bereich Datenanalyse und Cloud-Computing, insbesondere AWS. Zeige in Gesprächen, dass du bereit bist, kontinuierlich zu lernen und dich an neue Technologien anzupassen.
✨Tip Nummer 4
Bereite Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit vor, die deine Fähigkeiten in der Datenmodellierung und -transformation demonstrieren. Konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du gemeistert hast, können dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data & Analytics Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Fähigkeiten und Erfahrungen, die Statista sucht. Stelle sicher, dass du diese in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone deine technischen Fähigkeiten: Da die Position Kenntnisse in SQL, DBT, Python und Cloud-Diensten erfordert, solltest du konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung anführen, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du bei Statista arbeiten möchtest und wie du zur Unternehmenskultur und den Zielen des Unternehmens beitragen kannst.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Statista vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Rolle des Data & Analytics Engineers technisches Wissen erfordert, solltest du dich auf Fragen zu SQL, DBT und Datenpipelines vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Verstehe die Unternehmenswerte
Statista legt großen Wert auf Vielfalt und Inklusion. Informiere dich über die Unternehmenskultur und überlege, wie du zu dieser Kultur beitragen kannst. Zeige während des Interviews, dass du die Werte des Unternehmens schätzt und lebst.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite eine kurze Präsentation oder einen Überblick über relevante Projekte vor, an denen du gearbeitet hast. Betone dabei deine Erfahrungen mit DBT, ELTs und Cloud-Plattformen wie AWS. Dies zeigt dein praktisches Wissen und deine Fähigkeit, komplexe Probleme zu lösen.
✨Stelle Fragen zur Teamdynamik
Zeige Interesse an der Zusammenarbeit im Team, indem du Fragen zur Teamstruktur und den Arbeitsabläufen stellst. Dies zeigt, dass du an einer positiven Teamdynamik interessiert bist und bereit bist, aktiv zur Zusammenarbeit beizutragen.
