Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege wiederverwendbare Datenmodelle für fundierte Entscheidungen.
- Unternehmen: Schnell wachsender, offener Marktplatz für Gamer mit über 20 Millionen aktiven Nutzern.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Aktienoptionen, Leistungsprämien und persönliches Lernbudget.
- Weitere Informationen: Tolle Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und bezahlte Freiwilligenarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung im Aufbau skalierbarer Datenmodelle und gute SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 74000 € pro Jahr.
Analytics Engineer (Data Analytics): Building reusable, well-structured data models to support decision-making across the organization with an accent on analytics engineering and data architecture.
Focus on collaborating with data engineers, analysts, and ML specialists to turn complex raw data into reliable, scalable models.
Company
A fast-growing, open, and sustainable marketplace for gamers, supporting over 20 million active users.
What you will do
- Develop and maintain reusable, well-structured data models to ensure consistent business reporting.
- Collaborate with data engineers, data analysts, and ML specialists to bridge technical data work and business requirements.
- Transform complex raw data into reliable datasets to support analytics at scale.
- Improve existing data pipelines to ensure consistent foundations for organizational decision-making.
Requirements
- Proven experience in building scalable data models and analytics engineering solutions.
- Strong understanding of data warehousing concepts and SQL.
- Ability to translate business requirements into efficient data structures.
English language proficiency required .
- Culture & Benefits
- Flexible work arrangements including office, remote, and work-and-travel options.
- Participation in the Employee Stock Options program.
- Performance-based and referral bonus systems.
- Personal learning budget and professional growth support.
- Additional paid leave and paid volunteering opportunities.
- #J-18808-Ljbffr
Analytics Engineer Arbeitgeber: Talanto
Bitmovin ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Österreich eine flexible Hybrid-Arbeitsumgebung bietet, die es ermöglicht, Beruf und Privatleben optimal zu vereinbaren. Mit einem starken Fokus auf kontinuierliche Verbesserung und Automatisierung in einem dynamischen SaaS/Tech-Umfeld fördert das Unternehmen eine Kultur des Wachstums und der Entwicklung, in der Mitarbeiter ihre Fähigkeiten erweitern und bedeutende Beiträge leisten können. Die Möglichkeit, komplexe finanzielle Modelle zu erstellen und direkt mit Führungskräften zusammenzuarbeiten, macht diese Position besonders attraktiv für Fachkräfte, die nach einer sinnvollen und erfüllenden Karriere suchen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Analytics Engineer 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 Talanto 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 Analytics Engineer 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 Analytics Engineer bei Talanto gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Talanto 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 Talanto entscheidend sein!
