Full-Stack Analytics Engineer II

Sie werden der praktische Eigentümer unseres Analyse- und Datenökosystems sein, indem Sie komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln, die strategische Entscheidungen vorantreiben. In dieser Rolle verwalten, bauen, pflegen und integrieren Sie Daten aus verschiedenen Quellsystemen (wie HRIS, ATS und Identität).

Wir suchen einen ambidextrösen Ingenieur, der sehr versiert im Umgang mit Claude Code und anderen GenAI-Tools ist, um sowohl die mittlere Datenschicht (kanonische Modelle, semantische Schichten) als auch die Anwendungsschicht schnell zu erstellen. Durch diesen hybriden Ansatz werden Sie Erkenntnisse gewinnen und schöne UI-Visualisierungen erstellen, die komplexe Daten in klare, überzeugende Erzählungen für Endbenutzer übersetzen.

• Datenaufnahme & Modellierung (40%): Zusammenarbeit mit Data Platform/IT zur Integration von Daten aus verschiedenen Quellsystemen; Verantwortung für das „T“ in ELT unter Verwendung von dbt, Implementierung von Tests, Herkunft und Datenverträgen.
• Full-Stack & GenAI-Entwicklung (40%): Nutzung von Claude Code und anderen GenAI-Tools zum Aufbau der mittleren Datenschicht und der Anwendungsschicht, Erstellung interaktiver Dashboards und schöner UI-Visualisierungen, die über traditionelle Berichterstattung hinausgehen, um Erkenntnisse zu gewinnen.
• Analyse & Strategie (20%): Analyse komplexer Datensätze zur Identifizierung von Trends und Durchführung von Ursachenanalysen, Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Führungskräften zur Iteration von Leistungskennzahlen unter Berücksichtigung strenger Datenschutzrichtlinien (PII-Minimierung, RBAC).

• 3+ Jahre Erfahrung als Analytics Engineer, Data Engineer oder in einem verwandten Bereich mit der Lieferung produktionsreifer Datenmodelle und langlebiger Datenprodukte.
• Expertenkenntnisse in SQL; umfassende Erfahrung mit dbt und dimensionaler/event-temporaler Modellierung.
• Nachgewiesene Ambidextrie im Umgang mit Claude Code und anderen generativen KI-Tools zur Beschleunigung der Full-Stack-Entwicklung, Datenmodellierung und UI-Erstellung.
• Praktische Erfahrung mit einem Cloud-Warehouse (Snowflake/BigQuery) und einem Orchestrator (Dagster/Prefect/Airflow).
• Versiert in Python oder R für Datenumwandlungen, statistische Analysen und Automatisierung.
• Starke Kommunikationsfähigkeiten mit nachweislicher Erfolgsbilanz bei der Übersetzung komplexer analytischer Ergebnisse in umsetzbare Geschäftseinblicke.

• Fortgeschrittene Abschlüsse in Statistik, Datenwissenschaft, Psychologie, Wirtschaft oder verwandten quantitativen Bereichen.
• Erfolgreiche Integration von HRIS/ATS/Gehaltsabrechnung/Identitätsquellen und Stärkung von Kennzahlen für Entscheidungen auf Führungsebene.
• Vertrautheit mit Datenschutzbestimmungen (GDPR/CCPA) und ethischen Überlegungen in der Analyse.

• Full Stack: Erfahrung im Aufbau von Full-Stack-Webanwendungen und schönen UIs zur Gewinnung von Dateninsights.
• Dateninfrastruktur: Erfahrung im Entwerfen, Bauen und Optimieren von Datenpipelines und ETL-Prozessen. Erfahrung im Aufbau von Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD) Pipelines. Erfahrung mit Sicherheits- und Systemen, die sensible Daten verarbeiten.

• Sitzen für längere Zeiträume.
• Umfangreiche Nutzung von Computern und Tastaturen.
• Gelegentliches Gehen und Heben kann erforderlich sein.

• Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, remote zu arbeiten, sind für viele Rollen verfügbar.
• Kranken-, Zahn- und Augenversicherung bis zu 80% für Mitarbeiter, Angehörige und Lebenspartner.
• Robustes Urlaubsprogramm (21 Tage PTO im ersten Jahr).
• Zwei bezahlte Freiwilligentage und 11 bezahlte Feiertage.
• 12 Wochen bezahlter Elternurlaub für alle neuen Eltern.
• Sechs Wochen bezahlter Sabbatical nach sechs Jahren Dienstzeit.
• Bildungsassistentenprogramm und klinisches Mitarbeitererstattungsprogramm.
• 401(k) mit bis zu 4% Matching.
• Aktienoptionen.

Das Unternehmen verpflichtet sich, ein vielfältiges Umfeld zu schaffen und ist stolz darauf, ein Arbeitgeber mit Chancengleichheit zu sein. Die Beschäftigungspolitik und -entscheidungen des Unternehmens basieren auf Verdienst, Qualifikationen, Leistung und geschäftlichen Bedürfnissen. Alle qualifizierten Bewerber erhalten unabhängig von Alter, Rasse, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlecht (einschließlich Schwangerschaft, Geburt oder medizinischen Bedingungen im Zusammenhang mit Schwangerschaft oder Geburt), Geschlechtsidentität oder -ausdruck, Religion, körperlicher oder geistiger Behinderung, medizinischem Zustand, rechtlich geschützter genetischer Information, Familienstand, Veteranenstatus oder sexueller Orientierung Berücksichtigung für eine Anstellung.