Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue zuverlässige Datenmodelle und unterstütze innovative AI-gestützte Projekte.
- Unternehmen: Glovo, Teil der Delivery Hero Group, mit einer dynamischen Unternehmenskultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, private Gesundheitsversicherung, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Vielfältige und inklusive Arbeitsumgebung mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines Teams, das die Zukunft der Datenanalyse mitgestaltet und echte Probleme löst.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse, gute SQL-Kenntnisse und ein Interesse an AI-Tools.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.
Glovo ist Teil der Delivery Hero Group, der weltweit führenden lokalen Lieferplattform. Unsere Mission ist es, ein erstaunliches Erlebnis zu bieten – schnell, einfach und direkt zu Ihnen nach Hause. Wir sind in rund 65 Ländern weltweit tätig und haben unseren Hauptsitz in Berlin, Deutschland.
IHRE MISSION
Als Junior Analytics Engineer in unserem AI & Data Enablement-Team werden Sie sich darauf konzentrieren, zuverlässige Datenfundamente aufzubauen und die nächste Generation von Datenprodukten bei Glovo zu ermöglichen. Dies ist eine Einstiegsposition für jemanden, der im Bereich Analytics Engineering wachsen möchte, während er starke Grundlagen in der KI-gestützten Datenarbeit entwickelt. Wir suchen jemanden, der bereits KI-affin ist und praktische Erfahrungen mit KI-Tools hat, um seine Arbeit zu verbessern. Der Kandidat sollte sowohl den Wert als auch die Grenzen von KI-generierten Ergebnissen verstehen.
Im Rahmen von DataX helfen Sie uns, Daten zugänglicher, zuverlässiger und nützlicher für Geschäftsteams zu machen, während Sie schrittweise zu Initiativen beitragen, die KI-unterstützte Arbeitsabläufe, Datenqualität, Dokumentation, Automatisierungsunterstützung und GenAI-gestützte Daten-Erlebnisse umfassen.
DER WEG
- Hochwertige Datenmodelle erstellen: Entwerfen Sie zuverlässige Datensätze und Datenmodelle, die kritische Geschäftsentscheidungen in globalen Teams unterstützen.
- Moderne Analytik & SQL meistern: Schreiben Sie saubere, produktionsreife SQL-Transformationen unter Verwendung bewährter Verfahren für Versionskontrolle, Tests und Datenqualität.
- KI-gesteuerte Ingenieurskunst vorantreiben: Setzen Sie Ihre KI-Kompetenz in realen Analytics Engineering-Initiativen ein, indem Sie Prompt-Design, Kontextverankerung und verantwortungsvolle KI-Praktiken nutzen.
- Reale Geschäftsprobleme lösen: Arbeiten Sie mit funktionsübergreifenden Stakeholdern zusammen, um manuelle Arbeitsabläufe zu automatisieren, Reibungen zu beseitigen und intelligentere Datenprodukte zu entwickeln.
- Ihr Wachstum beschleunigen: Arbeiten Sie Seite an Seite mit erfahrenen Ingenieuren in einer unterstützenden Umgebung, die Ihnen hilft, sich schnell zu einem autonomen Analytics Engineer zu entwickeln.
QUALIFIKATIONEN
WAS SIE MITBRINGEN
- 1–2 Jahre Erfahrung im Datenbereich: Hintergrund in Analytics/Data Engineering, BI, Mathematik, Informatik oder einem verwandten Bereich mit starken analytischen Problemlösungsfähigkeiten.
- Kerntechnisches Toolkit: Solide SQL-Grundlagen (Joins, Aggregationen, Debugging), Kenntnisse in Python und grundlegende Git-Praktiken.
- Datenmodellierung & moderner Stack: Vertrautheit mit grundlegenden Modellierungskonzepten (Fakten, Dimensionen, Granularität) und die Bereitschaft, mit Tools wie BigQuery, dbt und Looker zu arbeiten.
- KI-First-Mindset: Überdurchschnittliche Kenntnisse in der Nutzung von GenAI für Codierung, Analyse oder Workflow-Automatisierung; gepaart mit einem starken Engagement für Validierung und verantwortungsvolle Nutzung.
- Zusammenarbeiter & Kommunikator: Hohe Detailgenauigkeit, klare Kommunikationsfähigkeiten über technische und nicht-technische Teams hinweg und fließendes Englisch.
- Glovo-Kultur-Fit: Eine praktische, proaktive Einstellung mit hoher Energie, Anpassungsfähigkeit und großem Teamgeist.
WÜNSCHENSWERT
- Erfahrung mit BigQuery, dbt, Looker oder ähnlichen Tools.
- Erfahrung in der Nutzung von KI-Tools auf fortgeschrittene Weise, wie z.B. Prompt-Iteration, Code-Review-Unterstützung, Datenexploration, Workflow-Automatisierung oder Auswertung von Ergebnissen.
- Verständnis von APIs, Datenpipelines oder Konzepten zur Workflow-Automatisierung.
- Erfahrung mit Prozessverbesserung, Automatisierung, Prozessintelligenz oder Anwendungsfällen für operationale Analytik.
- Frühere berufliche, Praktikums-, akademische oder persönliche Projekte im Zusammenhang mit Daten, Analytik oder KI.
- Interesse an verantwortungsvoller KI, Datenverwaltung, Datenschutz und Qualität.
WIE ERFOLG AUSSEHEN KANN
In den ersten Monaten bedeutet Erfolg:
- Sie verstehen die wichtigsten Datenressourcen, Tools und Arbeitsabläufe, die vom Team verwendet werden.
- Sie können mit Anleitung zu einfachen Datenumwandlungen und Dokumentationen beitragen.
- Sie können Ergebnisse validieren und Qualitätsbedenken äußern, wenn etwas nicht richtig aussieht.
- Sie nutzen KI-gestützte Tools verantwortungsbewusst zur Unterstützung Ihrer Arbeit, ohne blind den Ergebnissen zu vertrauen.
- Sie beginnen, Geschäftsprobleme mit zuverlässigen Datenlösungen zu verknüpfen.
- Sie zeigen Neugier, Eigenverantwortung und die Bereitschaft, aus Feedback zu lernen.
Im Laufe der Zeit werden Sie dazu wachsen, kleine Datenprodukte unabhängig zu besitzen und zu KI-gestützten Dateninitiativen mit zunehmender Autonomie beizutragen.
WICHTIGER HINWEIS
Dies ist keine reine KI-Ingenieurrolle. Dies ist eine Rolle als Analytics Engineer I innerhalb von Data Enablement, mit der Erwartung, dass die Person schrittweise KI-Kompetenzen als Teil der natürlichen Entwicklung des Analytics Engineering entwickelt.
Wir glauben, dass KI zunehmend Teil der Arbeitsweise von Datenteams wird, aber das Fundament bleibt dasselbe: vertrauenswürdige Daten, starke Ingenieurpraktiken, Geschäftswissen und verantwortungsvolle Lieferung.
Wir glauben, dass engagierte Talente Folgendes verdienen:
- Ein attraktives Aktienprogramm (abhängig von der Ebene), das es Ihnen ermöglicht, einen Teil des Geschehens zu besitzen.
- Erstklassige private Krankenversicherung, um Sie in Bestform zu halten.
- Monatliches Glovo-Guthaben, um Ihre Gelüste zu stillen!
- Rabatte auf Transport, Essen und sogar Kindergartenkosten.
- Wellhub-Mitgliedschaft, um Sie energiegeladen zu halten.
- Flexible Freizeit, die Freiheit, zwei Tage pro Woche von zu Hause aus zu arbeiten, und die Möglichkeit, bis zu drei Wochen im Jahr von überall aus zu arbeiten!
- Erweiterte Elternzeit und eine betriebsinterne Kinderbetreuung.
- Online-Therapie und Wohlfühlangebote zur Sicherstellung Ihres psychischen Wohlbefindens.
- Ein externes Lernbudget, um Ihren Wissensdurst und persönliches Wachstum zu fördern.
Hier bei Glovo gedeihen wir durch Vielfalt, wir glauben, dass sie unsere Teams, Produkte und unsere Kultur bereichert. Wir wissen, dass die besten Ideen aus einer Mischung brillanter, vielfältiger Köpfe entstehen. Deshalb setzen wir uns dafür ein, talentierten Menschen aus allen Hintergründen gleiche Chancen zu bieten – unabhängig von Geschlecht, ethnischer Herkunft, Fähigkeiten, Alter, sexueller Orientierung und allen anderen einzigartigen Merkmalen, die Sie zu dem machen, was Sie sind. Wir ermutigen Sie, Ihr authentisches Ich zur Arbeit zu bringen und ein inklusives Umfeld zu schaffen, in dem sich jeder gehört fühlt.
Analytics Engineer I - AI & Data Enablement (They/She/He) Arbeitgeber: Tamarind Intelligence
Zooplus ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Teamarbeit und Innovation im Mittelpunkt stehen. Mit einem hybriden Arbeitsmodell, das 60% Bürozeit und 40% Homeoffice umfasst, sowie umfangreichen Entwicklungsmöglichkeiten und attraktiven Zusatzleistungen wie einem 20% Rabatt auf Produkte und gefördertem Transport, fördert das Unternehmen das persönliche Wachstum und das Wohlbefinden seiner Mitarbeiter. In einem multinationalen Team mit Sitz in München haben Sie die Möglichkeit, Ihre Karriere in der aufregenden Welt des E-Commerce für Haustiere zu gestalten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Analytics Engineer I - AI & Data Enablement (They/She/He) 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 Tamarind Intelligence 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 I - AI & Data Enablement (They/She/He) 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 I - AI & Data Enablement (They/She/He) bei Tamarind Intelligence gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Tamarind Intelligence 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 Tamarind Intelligence entscheidend sein!