Auf einen Blick
- Aufgaben: Transform raw data into analytics-ready datasets and build KPIs for impactful insights.
- Unternehmen: team.blue, a leading digital services provider across Europe.
- Vorteile: Competitive salary, flexible work options, and a focus on diversity and inclusion.
- Weitere Informationen: Opportunity to work across diverse domains and make a real impact.
- Warum dieser Job: Join a dynamic team and shape the future of data analytics in a collaborative environment.
- Qualifikationen: 5+ years in analytics engineering with strong SQL and dbt skills.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
team.blue ist ein Ökosystem erfolgreicher Marken, die Kunden Hosting, SaaS-Tools und eine Reihe von digitalen Dienstleistungen in ganz Europa und darüber hinaus anbieten. Wir suchen einen erfahrenen Analytics Engineer zur Verstärkung unserer AI & Data-Funktion.
Position Übersicht
Diese Rolle befindet sich an der Schnittstelle zwischen unserem Data Management-Team (Rohdaten in unsere auf Databricks basierende Plattform einpflegen) und unserem Analytics-Team (Einblicke und Berichterstattung erstellen). Sie werden Rohdaten in verschiedenen Phasen in vertrauenswürdige, analytikbereite Datensätze umwandeln, KPIs, semantische Modelle und Datenprodukte erstellen, die unsere Präsentations- und Berichtsschichten speisen. Sie müssen intellektuell neugierig, selbstgesteuert und proaktiv sein.
Hauptverantwortlichkeiten
- Datenumwandlung & Modellierung: Entwerfen und Erstellen robuster dbt-Modelle auf Databricks, die Rohdaten in saubere, konforme, analytikbereite Datensätze umwandeln. KPI-Logik in Zusammenarbeit mit Geschäfts- und Analytik-Stakeholdern definieren und implementieren, um konsistente Definitionen über die Bereiche hinweg sicherzustellen. Die semantische/präsentationsebene pflegen und weiterentwickeln, um sicherzustellen, dass Datenprodukte zuverlässig, getestet, dokumentiert und leistungsfähig sind. Beste Praktiken der Softwareentwicklung auf Analytik-Code anwenden: Versionskontrolle, Tests, CI/CD und Dokumentation.
- Bereichsübergreifende Datenexploration: Neue Datenbereiche (z.B. Marketingattribution, Produktnutzung, Kundenbetreuung, Abonnentendaten) unabhängig einpflegen, Daten erkunden, deren Struktur verstehen und modellieren. Geschäftspartner und Bereichsinhaber einbeziehen, um den Kontext zu verstehen, Annahmen zu validieren und sich auf KPI-Definitionen abzustimmen. Datenqualitätsprobleme frühzeitig identifizieren und mit dem Data Management-Team zusammenarbeiten, um diese an der Quelle zu beheben.
- Zusammenarbeit & Ermöglichung: Als verbindendes Element zwischen Dateningenieuren und Analysten fungieren, analytische Bedürfnisse in Ingenieuraufgaben übersetzen und Datenrealitäten an das Geschäft zurückgeben. Mit dem Analytics-Team zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die Präsentationsebene den Berichts- und Self-Service-Bedürfnissen entspricht. Zur Datenverwaltung beitragen: Namenskonventionen, Dokumentation der Herkunft und Katalogisierung von Modellen. Das breitere Team unterstützen, um die Analytik-Abdeckung im Laufe der Zeit auf neue Marken und Bereiche auszudehnen.
Erforderliche Erfahrung / Fähigkeiten
- Über 5 Jahre Erfahrung in der Analytik-Engineering, Datenengineering oder einer eng verwandten Rolle.
- Starke praktische Kenntnisse mit dbt (dbt Core oder dbt Cloud).
- Erfahrung mit Databricks (oder vergleichbaren Cloud-Datenplattformen wie Snowflake oder BigQuery).
- Solides Verständnis von dimensionalem Modellieren, Data Vault oder ähnlichen Datenlager-Mustern.
- SQL-Exzellenz: komplexe Transformationen, Fensterfunktionen, Abfrageoptimierung.
- Nachgewiesene Fähigkeit, autonom über mehrere Datenbereiche hinweg gleichzeitig zu arbeiten und unbekannte Daten mit begrenzter Dokumentation zu verstehen.
- Starker analytischer Denkansatz: Daten kritisch hinterfragen, Anomalien erkennen und Logik end-to-end validieren.
- Exzellente Kommunikationsfähigkeiten: direkt mit Geschäfts-Stakeholdern sprechen, um Anforderungen zu ermitteln und Datenkonzepte zu erklären.
- Erfahrung in verschiedenen Datenbereichen (z.B. Marketing, Produktanalytik, Kundenbetreuung, Finanz-/Abonnentendaten).
Nice to Have
- Vertrautheit mit SaaS GTM-Tools und Metriken – z.B. Amplitude, HubSpot oder ähnlichen Marketing- und Produktanalytik-Plattformen.
- Erfahrung mit Python für Datenumwandlung oder Pipeline-Orchestrierung.
- Einblick in BI-/Visualisierungsebenen (z.B. Looker, Tableau, Power BI) und wie sie semantische Modelle konsumieren.
- Erfahrung in einem Multi-Brand- oder Portfoliounternehmenskontext.
- Hintergrund in Beratung oder Vertragskapazität: bereit, schnell in komplexen Umgebungen Wirkung zu erzielen.
Recht auf Arbeit
Bitte seien Sie bereit, einen Nachweis über die Berechtigung zur Arbeit in dem Land, für das Sie sich bewerben, vorzulegen. Wir können keine Umzugspakete oder Visumsponsoring unterstützen. Jeder ist hier willkommen. Vielfalt & Inklusion stehen im Mittelpunkt unseres Handelns. Weit über jede technische Kompetenz hinaus schätzen wir Respekt, Offenheit und vertrauensvolle Zusammenarbeit. Wir tolerieren keine Intoleranz.
Analytics Engineer Arbeitgeber: team.blue
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf Zusammenarbeit und persönlichem Wachstum setzt. Unsere Unternehmenskultur fördert Kreativität und Eigenverantwortung, während wir Ihnen durch gezielte Weiterbildungsangebote und spannende Projekte im Bereich BI & Analytics helfen, Ihre Karriere voranzutreiben. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und der Chance, an bedeutenden strategischen Initiativen innerhalb unserer SaaS-Division mitzuwirken.
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 team.blue 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 team.blue gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei team.blue 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 team.blue entscheidend sein!
