Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenprodukte und setze Standards für unser Lakehouse.
- Unternehmen: Trusted Shops - Europas Vertrauensmarke mit einer inklusiven Kultur.
- Vorteile: Unbefristete Anstellung, 28 Urlaubstage, Gesundheitsangebote und flexible Arbeitsmodelle.
- Weitere Informationen: Mentoring-Möglichkeiten und kontinuierliche Weiterbildung in einem dynamischen Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenarchitektur und arbeite an spannenden KI-Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Lakehouse-Architekturen und exzellente Analytics-Engineering-Fähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Deine Aufgaben
Trusted Shops entwickelt SaaS-Lösungen für über 40 Millionen Nutzer*innen und 30.000 Unternehmen in ganz Europa. Zu unserem Produktportfolio gehören unter anderem das Trustbadge, die Käuferschutz-Lösungen und die eTrusted Experience Feedback Plattform. Unsere Produkte sind Teil einer 25-jährigen Mission: Wir wollen Vertrauen zwischen Menschen und Unternehmen im digitalen Zeitalter ermöglichen. Der Bereich Data Services verlagert seinen Schwerpunkt von dem Sammeln von Rohdaten hin zur zuverlässigen Bereitstellung aufbereiteter und standardisierter Datenprodukte. Die Datenprodukte bilden die Grundlage für Self-Service-Reporting, produktintegrierte APIs (Metrics-as-a-Service) sowie den Zugriff durch KI/Agenten (z. B. über MCP). Wir entwickeln unsere Datenprodukte innerhalb eines gemeinsamen Data Lakehouse, in dem mehrere Fachteams nach gemeinsamen Standards arbeiten. Für die weitere Umsetzung benötigen wir jemanden, der die technische Messlatte setzt.
Deine Verantwortlichkeiten:
- Architektur, gemeinsam mit den Teams. Definition und Weiterentwicklung der Lakehouse-Architektur (S3 + Apache Iceberg + Athena + dbt): Tabellen- und Schichtdesign, Partitionierung und Komprimierung, Schemaentwicklung, Teamisolierung sowie einheitlicher Katalog und Auffindbarkeit.
- Standards, die Datenprodukte Wirklichkeit werden lassen. Modellierungskonventionen, die semantische Ebene, Definitionen von Datenprodukten, Tests und Datenqualität, CI/CD, Dokumentation und Metadaten - damit Produkte von Menschen, APIs und KI-Agenten gleichermaßen zuverlässig genutzt werden können.
- Richtungsweisende Umsetzung. Entwickeln Sie Datenprodukte im Produktbereich, die Maßstäbe setzen, an denen sich andere orientieren.
- KI-taugliche Daten. Gestalte Metadaten und semantische Schichten so, dass KI-Agenten unsere Metriken korrekt abfragen können; treibe konkrete KI-Anwendungsfälle im Build-Workflow voran (KI-gestütztes Modellieren, Testen, Dokumentation, Review).
- Trends frühzeitig erkennen. Beobachte die Entwicklungen rund um Lakehouse, Analytics Engineering und KI; führe gezielte Evaluierungen durch; und treibe die Einführung von Ansätzen voran, die sich bewährt haben.
- Menschen entwickeln. Mentore Analysts und Engineers, steigere die Qualität von Code-Reviews, schaffe technische Klarheit und hinterfrage den Status quo konstruktiv.
Wieso zu Trusted Shops?
- Persönliche Entwicklung: Du erhältst direkte Unterstützung von deiner*deinem Engineering Manager, um Dein Wachstum und Deinen Erfolg sicherzustellen.
- Gesundheit und Wohlbefinden: Nehme an monatlichen Gesundheitsaktivitäten teil und erhalte einen zusätzlichen Urlaubstag für die Erreichung von Gesundheitszielen.
- Kontinuierliches Lernen: Genieße Deinen ”Self Education Day” an jedem letzten Freitag im Monat, an dem Du Dich auf Deine persönliche Weiterentwicklung konzentrieren, interne Tech-Talks besuchen, ein Buch lesen oder an Deinen Zielen arbeiten kannst.
- Inklusive Arbeitskultur: Flexible Arbeitsmöglichkeiten und ein Fokus auf Work-Life-Balance. Es wird keine Arbeit bis spät in die Nacht erwartet.
Dein Profil
- Tiefgehende, hands-on Lakehouse-Erfahrung. Du hast Lakehouse-Architekturen entworfen und aufgebaut - nicht nur genutzt.
- Exzellentes Analytics-Engineering-Handwerk. Datenprodukt- und dimensionales Modellieren, Testing, CI/CD sowie ein echtes Gespür für Query-Performance und Kosten.
- Nachgewiesene technische Führung über das eigene Team hinaus. Du hast Standards oder Architekturen gesetzt, die andere Teams übernommen haben, und kannst ohne disziplinarische Autorität Einfluss nehmen.
- Produktdenken. Du behandelst Daten als Produkt mit Konsumenten und SLAs - einschließlich nicht-menschlicher Konsumenten (APIs, KI-Agenten).
- Konkrete, hands-on KI-Erfahrung in der eigenen Arbeit, echte Neugier und Spaß an verantwortungsvollem Experimentieren.
- Souveränität im Umgang mit Autonomie und Unklarheit. Du setzt Richtungen, triffst Entscheidungen und nimmst Menschen dabei mit.
Was wir Dir bieten:
- Hybrid Work: Kombiniere flexible remote Arbeit mit Teamtagen im Office (Officetage abhängig von deinem Standort).
- Workation: Arbeite temporär von einem Ort deiner Wahl innerhalb der EU, Island, Liechtenstein oder Norwegen.
- Unbefristetes Arbeitsverhältnis bei Europas Vertrauensmarke.
- 28 Urlaubstage + 2,5 zusätzliche freie Tage an Weihnachten, Silvester und Karneval.
- Buddy Programm (ein erfahrener Trustee steht Dir zur Seite).
- Individuelle Weiterentwicklungsmöglichkeiten und interne Learning-Angebote.
- Events (Team Events, Unit Events, etc.).
- Health Pass - kostenlose Online und Offline Sport-, Fitness- und Gesundheitskurse.
BUILD A COMMUNITY OF TRUST WITH US - #cometotrust
Du bist Dir nicht sicher, ob Du bist, wonach wir hier suchen? Bei Trusted Shops interessieren wir uns für Dich als Mensch - ob Du zu uns passt, ist unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion/Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität. Trusted Shops bekennt sich klar zu Diversität und gegen Diskriminierung.
Principal Analytics Engineer (f/m/d) Arbeitgeber: Trusted Shops
Trusted Shops ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine flexible hybride Arbeitskultur bietet, die es Ihnen ermöglicht, sowohl remote als auch im Büro in Köln oder Berlin zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Zusammenarbeit und individueller Weiterbildung, einschließlich eines monatlichen "Self Education Day" und 27 Urlaubstagen plus zusätzlichen freien Tagen, fördert Trusted Shops das persönliche Wachstum und die berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Principal Analytics Engineer (f/m/d) 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 Trusted Shops 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 Principal Analytics Engineer (f/m/d) 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 Principal Analytics Engineer (f/m/d) bei Trusted Shops gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Trusted Shops 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 Trusted Shops entscheidend sein!