Senior Analytics Engineer

Senior Analytics Engineer

Hamburg Vollzeit 63000 - 77000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Verwandle Rohdaten in vertrauenswürdige, analysierbare Datensätze und baue KPIs.
  • Unternehmen: team.blue ist ein führender digitaler Anbieter mit über 3.000 Experten.
  • Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein unterstützendes Team.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten.
  • Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse und starke SQL-Kenntnisse.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.

Our Business team. blue is an ecosystem of successful brands working together across regions to provide customers with everything they need to succeed online. 60+ successful brands make up the group, with a team of more than 3,000 experts serving 3.5 million customers across Europe and beyond.

team. blue is an ecosystem of successful brands working together across regions to provide customers with everything they need to succeed online. 60+ successful brands make up the group, with a team of more than 3,000 experts serving 3.5 million customers across Europe and beyond.

team. blue’s brands span traditional hosting businesses — offering domain names, email, shared hosting, e-commerce and server solutions — as well as specialist Saa S providers offering compliance, marketing tools and team collaboration products.

This broad portfolio makes team. blue a one-stop partner for online businesses and entrepreneurs across Europe.

Position Overview

We are looking for an experienced and autonomous Analytics Engineer to join our AI & Data function.

This role sits at the critical intersection between our Data Management team (responsible for ingesting raw data into our Databricks-based data platform) and our Analytics team (responsible for insights and reporting).

You will take raw data, at various stages of conforming, and transform it into trusted, analytics-ready datasets — building KPIs, semantic models, and data products that feed our presentation and reporting layers.

Working across a wide variety of data domains (marketing, product usage, customer care, revenue, and more), you will need to be intellectually curious, self-directed, and proactive: comfortable exploring unfamiliar data landscapes with limited guidance, engaging business partners to understand what the data really means, and making sound judgement calls independently.

We need someone we can trust to pick up a new data domain, figure it out, and deliver at pace.

Reporting to the Director of Analytics, you will work closely with data engineers, analytics engineers, and business stakeholders across the group.

  • Where you sit in the team
  • The Data function is structured around three layers
  • Data Management: Ingests raw data from all sources into the Databricks platform. Owns the bronze/raw layer.
  • Analytics Engineering → YOU: Takes raw data, conforms and transforms it, builds KPI definitions and semantic models, and delivers reliable data products to the presentation layer.
  • Analytics & Insights: Consumes the analytics-ready data to produce dashboards, reports and strategic insights for the business.

Key responsibilities

  • Data Transformation & Modelling
  • Design and build robust dbt models on Databricks that transform raw, ingested data into clean, conformed, and analytics-ready datasets.
  • Define and implement KPI logic in collaboration with business and analytics stakeholders, ensuring consistent definitions across domains.
  • Maintain and evolve the semantic/presentation layer, ensuring data products are reliable, tested, documented, and performant.
  • Apply software engineering best practices to analytics code: version control, testing, CI/CD, and documentation.
  • Cross-Domain Data Exploration
  • Independently onboard new data domains (e. g. marketing attribution, product usage, customer care, subscription data) with limited guidance — exploring the data, understanding its structure and meaning, and deciding how to best model it.
  • Proactively engage business partners and domain owners to understand context, validate assumptions, and align on KPI definitions.
  • Identify data quality issues early and work with the Data Management team to resolve them at source.
  • Collaboration & Enablement
  • Act as the connective tissue between data engineers and analysts: translating analytical needs into engineering tasks, and surfacing data realities back to the business.
  • Work with the Analytics team to ensure the presentation layer meets reporting and self-service needs.
  • Contribute to data governance: naming conventions, lineage documentation, and model cataloguing.
  • Support the broader team in extending analytics coverage to new brands and domains over time.

Required Experience/skills

  • 5+ years of experience in analytics engineering, data engineering, or a closely related data role.
  • Strong, hands‑on proficiency with dbt (dbt Core or dbt Cloud) — this is a core requirement.
  • Experience working on Databricks (or a comparable cloud data platform such as Snowflake or Big Query).
  • Solid understanding of dimensional modelling, data vault, or similar data warehousing patterns.
  • SQL excellence: complex transformations, window functions, query optimisation.
  • Proven ability to work autonomously across multiple data domains simultaneously, figuring out unfamiliar data with limited documentation.
  • Strong analytical mindset: able to interrogate data critically, spot anomalies, and validate logic end-to‑end.
  • Excellent communication skills — comfortable talking directly with business stakeholders to elicit requirements and explain data concepts.
  • Experience working across diverse data domains (e. g. marketing, product analytics, customer care, financial/subscription data).

Nice to Have

  • Familiarity with Saa S GTM tooling and metrics — e. g. Amplitude, Hub Spot, or similar marketing and product analytics platforms.
  • Experience with Python for data transformation or pipeline orchestration.
  • Exposure to BI/visualisation layers (e. g. Looker, Tableau, Power BI) and how they consume semantic models.
  • Experience in a multi-brand or portfolio company context.
  • Background in a consulting or contractor capacity: comfortable delivering impact quickly in complex environments.
  • Right to Work

At any stage, please be prepared to provide proof of eligibility to work in the country you're applying for.

Unfortunately, we are unable to support relocation packages or sponsorship visas

"Come as you are" Everyone is welcome here.

Diversity & Inclusion are at our core.

Far above any technical competence, we value respect, openness, and trusted collaboration.

We do not tolerate intolerance.

ESG

“At team. blue, our commitment to caring for the environment and each other is at the heart of everything we do.

Our latest impact report showcases our ongoing ESG efforts and ambitious sustainability goals.

Interested in learning more about our dedication to making a positive impact?

Check it out here.”

The most trusted digital enabler team. blue is a leading digital enabler for companies and entrepreneurs.

It serves over 3.3 million customers in Europe and has more than 3,000 experts to support them.

Its goal is to shape technology and to empower businesses with innovative digital services.

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Senior 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.

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Kontaktdaten:

team.blue Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior 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 Senior Analytics Engineer mit Bravour zu bestehen

SQL
Python
Problem-Solving Skills
Communication Skills
Data Engineering
Data Pipeline Development
API Integration

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 Senior 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!