Data Engineer - Tracking Infrastructure (m/f/d)
Data Engineer - Tracking Infrastructure (m/f/d)

Data Engineer - Tracking Infrastructure (m/f/d)

Hamburg Vollzeit 45000 - 65000 € / Jahr (geschätzt) Home Office möglich (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Verwalte und optimiere unsere Tracking-Dateninfrastruktur für Millionen von Nutzerereignissen.
  • Arbeitgeber: Statista, die weltweit führende Plattform für Geschäftsdaten mit einem dynamischen Team.
  • Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, internationale Events und Karrierechancen in einem modernen Büro.
  • Andere Informationen: Vielfältige Kultur und Unterstützung für mentale Gesundheit.
  • Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams und gestalte die Zukunft der Datenanalyse.
  • Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in der Datenverarbeitung, Python und SQL-Kenntnisse sind erforderlich.

Das voraussichtliche 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 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 das Skalieren bestehender Datensysteme, um sicherzustellen, dass die Daten zuverlässig, kosteneffizient und für die Analyseteams zugänglich sind. Dies ist eine praktische Rolle mit starker Verantwortung und Sichtbarkeit in der Technik und Analyse.

Was Sie tun werden

  • Verantwortung für das Management von Tracking-Datenpipelines und Infrastruktur (Ereignisdaten, Webtracking)
  • 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 Übergangs zu Streaming- und modernen Analyseanwendungen
  • Zusammenarbeit mit Engineering-Teams (Datenproduzenten) und Analyseteams (Datenverbraucher)
  • Ermöglichung interner Nutzer durch zuverlässige, gut dokumentierte und benutzerfreundliche Daten

Ihr Profil

  • Erfahrung in der Datenverarbeitung in 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 aussieht

  • 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 technischen und 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-Positionen oder höher.

Data Engineer - Tracking Infrastructure (m/f/d) Arbeitgeber: Statista

Statista ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein dynamisches und internationales Arbeitsumfeld bietet, sondern auch zahlreiche Entwicklungsmöglichkeiten in einem wachsenden Unternehmen. Mit flexiblen Arbeitszeiten, der Möglichkeit, bis zu 30 Tage im Jahr im Ausland zu arbeiten, sowie einem starken Fokus auf mentale Gesundheit und Teamkultur, schaffen wir eine Umgebung, in der Vielfalt geschätzt wird und jeder seine individuelle Geschichte weiter schreiben kann.
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Kontaktperson:

Statista HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Data Engineer - Tracking Infrastructure (m/f/d)

Tipp Nummer 1

Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung brauchst!

Tipp Nummer 2

Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Erfahrungen mit Python und SQL zu teilen. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden!

Tipp Nummer 3

Sei proaktiv und zeige dein Interesse! Wenn du eine Stelle bei Statista im Auge hast, zögere nicht, direkt über unsere Website zu bewerben. Wir lieben es, wenn Bewerber Initiative zeigen!

Tipp Nummer 4

Mach dich mit unseren Produkten vertraut! Wenn du die Datenplattform von Statista gut kennst, kannst du in Gesprächen glänzen und zeigen, dass du wirklich an der Rolle interessiert bist.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer - Tracking Infrastructure (m/f/d)

Datenengineering
Cloud-Umgebungen (AWS bevorzugt)
Python
SQL
Datenpipelines
Orchestrierungstools (Airflow, Prefect)
APIs
Großskalige Datensysteme
Event-basierte Daten
Snowflake (oder ähnliches DWH)
Infrastructure as Code (Terraform)
CI/CD (GitHub Actions)
Datenarchitektur
Testing
Best Practices

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei du selbst!: Wir möchten dich kennenlernen, wie du wirklich bist. Zeig uns deine Persönlichkeit in deinem Anschreiben und lass uns wissen, warum du für die Rolle als Data Engineer bei uns brennst!

Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten in Python, SQL und Datenpipelines zu demonstrieren. So können wir besser verstehen, was du drauf hast!

Achte auf die Details!: Stelle sicher, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Ein gut strukturiertes Dokument zeigt uns, dass du Wert auf Qualität legst – genau wie wir bei Statista!

Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So kannst du sicherstellen, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Statista vorbereitest

Verstehe die Rolle

Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Data Engineer-Position vertraut. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Aufgaben passen. Bereite Beispiele vor, die zeigen, wie du ähnliche Herausforderungen in der Vergangenheit gemeistert hast.

Technische Vorbereitung

Da die Rolle stark auf Python, SQL und Datenpipelines fokussiert ist, solltest du deine technischen Fähigkeiten auffrischen. Übe das Schreiben von SQL-Abfragen und das Erstellen von Datenpipelines. Sei bereit, technische Fragen zu beantworten oder sogar Live-Coding-Tests zu absolvieren.

Kollaboration betonen

Die Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams ist entscheidend. Überlege dir, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern kommuniziert hast. Bereite Beispiele vor, die deine Fähigkeit zur Teamarbeit und Kommunikation unter Beweis stellen.

Fragen vorbereiten

Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Tracking-Datenbereich oder wie das Team die Zusammenarbeit zwischen Engineering und Analytics gestaltet.

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Statista
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