Auf einen Blick
- Aufgaben: Übernimm die Verantwortung für zentrale Datenprojekte und entwickle innovative Reporting-Lösungen.
- Unternehmen: Modernes Unternehmen mit einem Fokus auf Daten und einer dynamischen Teamkultur.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein kreatives Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Wachsendes Team mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten und einem internationalen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenarchitektur, ETL-Pipelines und starke Projektmanagementfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Als Analytics Engineer übernimmst du die Ownership für einen zentralen Workstream innerhalb unseres gruppenweiten Datenprojekts – einem strategischen Vorhaben mit einem mehrjährigen Horizont.
Wir verfolgen einen Data-First-Ansatz und bauen auf einer modernen Cloud-Datenplattform (Databricks) eine gruppenweite Grundlage für Reporting und Steuerung auf, die wir schrittweise auf weitere Bereiche und Märkte ausweiten.
Du arbeitest eng mit einem erfahrenen Team zusammen, das die technische Grundlage bereits aufgebaut hat, und treibst deinen Bereich selbstständig und eigeninitiativ voran.
Dabei bist du eine zentrale Schnittstelle zwischen Geschäftsführung, Finance und weiteren internen wie externen Partnern – über Bereichs- und Ebenen-Grenzen hinweg.
Dein fundiertes Verständnis von Datenarchitektur und fachlichen Anforderungen hilft dir dabei, saubere Kennzahlen und Reports zu entwickeln, die echte Steuerungswirkung entfalten.
- Tätigkeiten
- Eigenverantwortliches Vorantreiben deines Workstreams, wobei du deine Arbeitspakete selbst planst, priorisierst und organisierst und das Projekt in Bewegung hältst.
- Aufbau und Pflege von ETL-/Datenpipelines entlang der Medallion-Architektur (Bronze/Silver/Gold) auf unserem Databricks-Stack.
- Datenmodellierung und Transformationen mit dbt, SQL und Python.
- Übersetzung fachlicher Anforderungen aus Finance und Geschäftsführung in saubere KPIs, Kennzahlen und Reports (KPI- und Dashboard-Konzeption).
- Stakeholder-Management über Länder und Ebenen hinweg, in enger Abstimmung mit Geschäftsführung, Finance-Abteilungen und IT-Dienstleistern der Ländergesellschaften.
- Definition von Datenanforderungen für die Ländermärkte und Anbindung der Quellsysteme – inklusive korrekter Abbildung in der Gruppenstruktur (u. a.
Hauptbuch-/General-Ledger-Logik).
- Perspektivisch: Forecasting und Anomalie-Erkennung mit ML/AI – eigene Experimente sind ausdrücklich erwünscht.
- Anforderungen
- Ausgeprägte Selbstorganisation und Projektmanagement-Skills, um Themen aus eigenem Antrieb voranzutreiben.
- Stakeholder-Management-Kompetenz, um souverän zwischen Geschäftsführung, Finance und externen IT-Dienstleistern zu koordinieren – auch über Ländergrenzen hinweg.
- Fundierte Erfahrung als Data Engineer (oder vergleichbar) mit dbt, SQL und Python.
- Praxis im Aufbau von ETL-Pipelines und mit der Medallion-Architektur (Bronze/Silver/Gold).
- BI-Erfahrung und ein gutes Gespür für KPI- und Dashboard-Konzeption.
- Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse sind erforderlich.
- Nice to have: React / Type Script (unsere Reports laufen auf einem eigenen React-Frontend), AWS-Erfahrung sowie ein Verständnis für Finanzdaten und Buchhaltungsstrukturen (Hauptbuch/General Ledger).
- Team
Du arbeitest eng mit einem erfahrenen Team zusammen, das die technische Grundlage bereits aufgebaut hat, und treibst deinen Bereich selbstständig und eigeninitiativ voran.
Bewerbungsprozess
Es gibt grundsätzlich zwei Interviews
- Ein Kennenlernen
- Gegebenenfalls ein Gespräch mit mehreren Teammitgliedern
In dem Erstgespräch sind auch schon Kollegen aus dem Data-Bereich dabei.
Analytics Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: vengine GmbH
Als Arbeitgeber bieten wir dir die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf einem Data-First-Ansatz basiert. Unsere moderne Cloud-Datenplattform und das engagierte Team fördern nicht nur deine persönliche und berufliche Weiterentwicklung, sondern ermöglichen auch eine enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Abteilungen und internationalen Partnern. Bei uns findest du eine offene und unterstützende Unternehmenskultur, die Eigenverantwortung und kreative Lösungen schätzt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Analytics Engineer (m/w/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 vengine GmbH 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 (m/w/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 Analytics Engineer (m/w/d) bei vengine GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei vengine GmbH 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 vengine GmbH entscheidend sein!
