Data & Analytics Engineer (m/f/d)

Data & Analytics Engineer (m/f/d)

Hamburg Vollzeit 45000 - 65000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle Backend-Services in Python und baue automatisierte Pipelines für Datenanalysen.
  • Unternehmen: Statista, die weltweit führende Plattform für Geschäftsdaten mit einem dynamischen Team.
  • Vorteile: Flexibles Arbeiten, internationale Events und Zugang zu Fitnessangeboten.
  • Weitere Informationen: Vielfältige Kultur und hervorragende Karrierechancen in einem wachsenden Unternehmen.
  • Warum dieser Job: Gestalte datenbasierte Entscheidungen und arbeite an innovativen Projekten mit modernster Technologie.
  • Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse und starke SQL-Kenntnisse.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.

At Statista, we’re all about facts and data, for we are the world's leading business data platform.

By providing reliable and easy-to-use data as well as various data analytics products and services, we empower people worldwide to make fact-based decisions.

Founded in Hamburg in 2007, we have quickly grown into a global company with offices in major cities such as London, New York, Berlin and Tokyo.

And we still have a lot of plans.

Our constant growth does not only prove our success, but also keeps creating new development and career opportunities for our employees.

We value and celebrate our diverse culture.

You are welcome here for who you are, no matter where you come from, what you look like, or whether you prefer bar graphs to pie charts.

Your story matters – keep writing it as part of our team.

Are you ready to join us?

Your role

  • Design, implement, and maintain backend services in Python that power our data access and distribution layer
  • Build and operate automated build, test, and deployment pipelines following CI/CD and Git Ops practices, running on AWS and Kubernetes
  • Design and maintain data models and schemas (Avro, SQL) for our data pipelines and services, and publish them to downstream consumers via our Kafka-based distribution platform and schema registry
  • Build access-layer data models in our analytics environment (e. g., Snowflake) so applications can work with the data directly, including via API
  • Act as the coordination interface between the Data and Tech divisions, aligning priorities, schemas, and timelines across upstream and downstream teams

Your profile

  • 3+ years of experience in analytics engineering, data engineering, or a related role.
  • Strong SQL skills and solid experience in data modeling (e. g., dimensional modeling, star schemas).
  • Hands-on experience with event streaming and message distribution, ideally Kafka, including schema management with the Kafka schema registry (Avro, Protobuf, or JSON Schema).
  • Experience designing data contracts and schemas between upstream producers and downstream consumers.
  • Experience with cloud data warehouses (e. g., Snowflake, Big Query, Redshift) and modern data stack tools (e. g., dbt, CI/CD).
  • Openness to AI-assisted development workflows (e. g., Claude Code or similar).
  • Comfort working at the boundary of streaming/operational data and analytical data models, and building access layers that serve applications via API.
  • Strong attention to detail with a quality-focused and structured working style.
  • Interest in data governance, standards, and scalable data architecture.
  • Analytical mindset with strong problem-solving skills.
  • Excellent communication skills in English (German is a plus), with both technical and business stakeholders, combined with a solid understanding of business requirements and contexts.

What we offer

In addition to our great team, culture, and our shared goal of empowering people with data, there are many other things that make Statista a great place to work!

Join us and benefit from

  • Work from abroad up to 30 calendar days a year
  • Hybrid work and flex-time
  • International team and social events
  • Subsidized urban mobility and access to fitness and wellness options
  • Free access to Langdock and all its amazing functionalities
  • Career & training opportunities
  • Attractive locations and modern offices
  • Mental health support with Open Up

Some of the benefits listed here apply only to the German entity and to Junior-level roles or above.

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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.

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Kontaktdaten:

Statista Recruiting-Team

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

Python
SQL
Datenmodellierung
Event Streaming
Kafka
Schema Management
Cloud Data Warehouses

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!