Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und unterstütze die Analytics-Schicht in unserem Datenlager und definiere skalierbare Datenarchitekturen.
- Unternehmen: Toast, ein innovatives Unternehmen, das Restaurants und lokale Unternehmen unterstützt.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitsmodelle und umfassende Gesundheitsleistungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und einem inklusiven Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Mindestens 6 Jahre Erfahrung in Business Intelligence oder Datenengineering und starke SQL-Kenntnisse.
Toast erstellt Technologien, um Restaurants und lokale Unternehmen in einer digitalen Welt erfolgreich zu machen. Das Enterprise Data Solutions (EDS) Team bei Toast hat die Mission, eine vertrauenswürdige, skalierbare und verwaltete Datenbasis bereitzustellen, die es jedem Team bei Toast ermöglicht, Entscheidungen schnell und mit Zuversicht zu treffen. Als Toast wächst und KI zentral für seine Produkt- und Betriebsstrategie wird, fungiert EDS als Motor hinter diesem Ziel, indem es die Dateninfrastruktur, Governance-Rahmen und Datenprodukte aufbaut, von denen jede Geschäftsbereich abhängt.
Der Analytics Engineer wird eine integrale Rolle in unserem Enterprise Data Solutions (EDS) Team spielen. Diese Person wird die Möglichkeit haben, unsere Kern-Analytics-Schicht im Unternehmensdatenlager von Toast aufzubauen und eine skalierbare Datenarchitektur zu definieren, die föderierte Analytik-Teams über alle Unternehmensdatenbereiche hinweg ermöglicht. Der ideale Kandidat hat hohe Standards für seine Arbeit und die seiner Kollegen. Er sollte praktische Expertise im Aufbau von Unternehmensdatenlösungen in großem Maßstab demonstrieren, Chancen zur Verbesserung der Benutzererfahrung identifizieren und die Grenzen des Datenmodells erweitern.
Ein Tag im Leben (Verantwortlichkeiten):
- Zusammenarbeit mit Domänenteams zur Implementierung einer Hub-and-Spoke-Datenarchitektur.
- Entwicklung der Kern-Analytics-Schicht in unserem Datenlager, die als Hub dient, komplexe Geschäftslogik in SQL definiert und relevanten Geschäftskontext bereitstellt.
- Aufbau einer KI-bereiten semantischen Schicht, die über Geschäftsbereiche hinweg erweiterbar ist.
- Partnerschaft mit Geschäftspartnern und unserem Produktteam, um ihre Datenanalysebedürfnisse zu verstehen und sicherzustellen, dass diese Bedürfnisse durch unsere Analytics-Schicht erfüllt werden.
- Enge Zusammenarbeit mit dem Data Engineering-Team, um Skalierbarkeit über die Plattform hinweg sicherzustellen.
- Technische Mentorschaft und Führung für Teammitglieder bereitstellen.
Was Sie benötigen, um erfolgreich zu sein (Anforderungen):
- 6+ Jahre Erfahrung in Business Intelligence, Analytics und/oder Data Engineering-Rollen.
- 4+ Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Datenmodellierungsstrategien.
- 3+ Jahre Erfahrung in der Entwicklung mit dbt.
- Hochgradig versiert in SQL. Sie können Abfragen interpretieren und optimieren, die von anderen Analysten und Ingenieuren geschrieben wurden.
- Blühen in einem schnelllebigen Arbeitsumfeld und sich wohlfühlen, wenn Sie unter Ungewissheit arbeiten. Sie sind bereit, Standards und Best Practices von Grund auf zu entwerfen und lieben die Zusammenarbeit mit Kollegen zur Lösung komplexer Probleme.
- Abschluss in einem fortgeschrittenen quantitativen Bereich (oder gleichwertige Erfahrung); wie Mathematik, Wirtschaft/Finanzen, Informatik oder Naturwissenschaften.
Besondere Fähigkeiten (nicht zwingend erforderlich):
- Erfahrung mit Airflow.
- Erfahrung mit Sigma, Hex und/oder anderen BI-Dashboard-Tools.
- Erfahrung in cloudbasierten Datenlagern, insbesondere Snowflake.
- Erfahrung mit Python ist ein Plus.
Toast ist bestrebt, einen zugänglichen und inklusiven Einstellungsprozess zu schaffen. Im Rahmen dieses Engagements streben wir an, angemessene Vorkehrungen für Personen mit Behinderungen zu treffen, um ihnen den Zugang zum Einstellungsprozess zu ermöglichen. Wenn Sie eine Vorkehrung benötigen, um auf den Bewerbungs- oder Interviewprozess zuzugreifen, kontaktieren Sie uns bitte.
Staff Analytics Engineer Arbeitgeber: Toast
Toast ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterzufriedenheit und persönlichem Wachstum fördert das Unternehmen eine Kultur der Zusammenarbeit und des Austauschs, während es gleichzeitig modernste Technologien wie KI integriert, um die Entwicklungserfahrung zu optimieren. Die umfassenden Vorteile, einschließlich wettbewerbsfähiger Gehälter und Gesundheitsleistungen, machen Toast zu einem attraktiven Arbeitsplatz für talentierte Software-Ingenieure, die einen bedeutenden Beitrag zur Gastronomie leisten möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Staff 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 Toast zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
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 Staff Analytics Engineer bei Toast gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Toast 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 Toast entscheidend sein!
