Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Backend-Services in Python und baue automatisierte Pipelines.
- Unternehmen: Weltweit führende Datenplattform mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, internationale Events und Karrierechancen.
- Weitere Informationen: Vielfältige Kultur und Unterstützung für mentale Gesundheit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an innovativen Projekten.
- Qualifikationen: 3+ Jahre Erfahrung in Datenengineering und starke SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € 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 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, 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.
Ihre Rolle:
- Entwurf, Implementierung und Wartung von Backend-Services in Python, die unsere Datenzugriffs- und Verteilungsschicht unterstützen.
- Aufbau und Betrieb automatisierter Build-, Test- und Bereitstellungspipelines gemäß CI/CD- und GitOps-Praktiken, die auf AWS und Kubernetes laufen.
- Entwurf und Pflege von Datenmodellen und Schemata (Avro, SQL) für unsere Datenpipelines und -dienste und deren Veröffentlichung an nachgelagerte Verbraucher über unsere auf Kafka basierende Vertriebsplattform und das Schema-Register.
- Erstellung von Zugriffsschicht-Datenmodellen in unserer Analyseumgebung (z.B. Snowflake), damit Anwendungen direkt mit den Daten arbeiten können, einschließlich über API.
- Agieren als Koordinationsschnittstelle zwischen den Daten- und Technologiebereichen, Abstimmung von Prioritäten, Schemata und Zeitplänen zwischen vorgelagerten und nachgelagerten Teams.
Ihr Profil:
- 3+ Jahre Erfahrung in der Analytik-Engineering, Datenengineering 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).
- Komfortables Arbeiten an der Schnittstelle zwischen Streaming-/Betriebsdaten und analytischen Datenmodellen sowie beim Aufbau von Zugriffsschichten, die Anwendungen über API bedienen.
- Starke Detailgenauigkeit mit einem qualitätsorientierten und strukturierten Arbeitsstil.
- Interesse an Daten-Governance, Standards und skalierbarer Datenarchitektur.
- Analytische Denkweise mit starken Problemlösungsfähigkeiten.
- Exzellente Kommunikationsfähigkeiten in Englisch (Deutsch ist ein Plus) mit technischen und geschäftlichen Stakeholdern, kombiniert mit einem soliden Verständnis von Geschäftsanforderungen und -kontexten.
Was wir bieten:
- Arbeiten im Ausland bis zu 30 Kalendertagen im Jahr.
- Hybrides Arbeiten und flexible Arbeitszeiten.
- Internationales Team und soziale Veranstaltungen.
- Subventionierte urbane Mobilität und Zugang zu Fitness- und Wellnessangeboten.
- Freier 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-Positionen oder höher.
Data & Analytics Engineer (m/f/d) Arbeitgeber: Statista
Statista ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein dynamisches und internationales Arbeitsumfeld bietet, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Mit flexiblen Arbeitszeiten, der Option auf hybrides Arbeiten und einem starken Fokus auf Teamkultur und Diversität, schaffen wir eine Umgebung, in der jeder geschätzt wird und seine individuelle Geschichte fortschreiben kann. Unsere Mitarbeiter profitieren zudem von attraktiven Zusatzleistungen wie subventionierter urbaner Mobilität und Zugang zu Fitness- und Wellnessangeboten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data & Analytics Engineer (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 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) 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 gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Statista 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 entscheidend sein!
