Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenanalysen für spannende Geschäftsprojekte.
- Unternehmen: Rivian, ein innovatives Unternehmen mit einer Mission für umweltfreundliche Abenteuerfahrzeuge.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit einer Leidenschaft für die Natur und nachhaltige Lösungen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Mobilität und schütze die Umwelt durch datenbasierte Entscheidungen.
- Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung in Analytics Engineering oder Business Intelligence.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Über Rivian
Rivian hat sich zum Ziel gesetzt, die Welt für immer abenteuerlich zu halten. Dies gilt sowohl für die emissionsfreien Electric Adventure Vehicles, die wir bauen, als auch für die neugierigen, mutigen Seelen, die wir anziehen möchten. Als Unternehmen stellen wir ständig in Frage, was möglich ist, und akzeptieren niemals einfach das, was schon immer getan wurde. Wir überdenken alte Probleme, suchen nach neuen Lösungen und bewegen uns sicher in unbekannten Bereichen. Unsere Hintergründe sind vielfältig, aber unser Team teilt eine Liebe zur Natur und den Wunsch, sie für zukünftige Generationen zu schützen.
Rollenübersicht
Der Senior Analytics Engineer wird ein kritisches Mitglied des Systems and Processes-Teams (das "Spoke") sein, das an der Schnittstelle zwischen den Kernfunktionen des Unternehmens und den zentralen Datenressourcen arbeitet. Diese Rolle erfordert eine hochqualifizierte Person, die nicht nur komplexe Daten konsumieren und transformieren kann, sondern auch versteht, warum die Geschäftsanforderungen bestehen, und diese Bedürfnisse in robuste analytische Lösungen übersetzt.
Verantwortlichkeiten
- Descriptive Analytics & Insight Generation
- Entwicklung und Pflege von Berichten und Dashboards: Erstellen, Pflegen und Automatisieren von beschreibenden Berichten, Dashboards und Visualisierungen (z.B. Tableau, Power BI, Looker), die wichtige Leistungskennzahlen (KPIs) und betriebliche Kennzahlen für den Bereich Supply Chain Systems and Processes verfolgen.
- Geschäftsübersetzung: Direkte Zusammenarbeit mit Geschäftspartnern zur Abgrenzung analytischer Anforderungen, Definition von Berichtsvorgaben und Sicherstellung, dass die resultierenden Datenprodukte die Geschäftsprozesse und -bedürfnisse genau widerspiegeln.
- Datenstorytelling: Präsentation komplexer analytischer Ergebnisse klar und prägnant für nicht-technische Stakeholder, Übersetzung von Daten in greifbare geschäftliche Implikationen und Empfehlungen zur Prozessverbesserung.
- Data Transformation & Modeling
- Datenkonsum: Effizienter Zugriff, Abfrage und Nutzung von Datenressourcen, die vom zentralen Data Hub bereitgestellt werden (z.B. dbt-Modelle, Datenmärkte, zentrale Tabellen).
- Lokalisierte Transformation: Entwurf und Implementierung robuster, versionskontrollierter Datenumwandlungspipelines (unter Verwendung von SQL, Python und/oder dbt), um Daten speziell für Geschäftsberichte und analytische Bedürfnisse zu verfeinern, zu aggregieren und zu modellieren.
- Datenqualität: Erste Verteidigungslinie für Datenqualität und -integrität innerhalb der Berichterstattungsebene des Unternehmens, Zusammenarbeit mit dem Enterprise Data Platform-Team zur Meldung und Behebung von upstream-Datenproblemen.
Qualifikationen
- Erfahrung: 4+ Jahre Erfahrung in einer Rolle im Bereich Analytics Engineering, Business Intelligence oder Senior Data Analyst, insbesondere zur Unterstützung einer Geschäftsfunktion (z.B. Operations, Finance, Sales).
- Bildung: Bachelor-Abschluss in Informatik, Statistik, Mathematik, Informationssystemen, Wirtschaft oder einem verwandten Studiengang.
- Tiefe SQL-Kompetenz: Expertenniveau in der Erstellung komplexer, leistungsstarker SQL-Abfragen zur Datenextraktion, -transformation und -modellierung (CTE, Fensterfunktionen, komplexe Joins).
- Erfahrung mit modernen Datenplattformen: Starke praktische Erfahrung mit modernen Cloud-Datenplattformen wie Databricks, Snowflake oder Google BigQuery, Verständnis dafür, wie man mit diesen Umgebungen interagiert und Abfragen optimiert.
- Datenumwandlungswerkzeuge: Starke praktische Erfahrung mit einem modernen Datenumwandlungsrahmen wie dbt (data build tool) zur Erstellung versionskontrollierter, dokumentierter und modularer Datenmodelle, die auf die Berichtsbedürfnisse des Spokes zugeschnitten sind.
- Visualisierungstools: Fortgeschrittene Fähigkeiten in der Entwicklung interaktiver Dashboards und beschreibender Berichte mit führenden BI-Tools (z.B. Tableau, Power BI, Looker).
- Hub & Spoke / Domänenexpertise: Nachgewiesene Fähigkeit, in einem föderierten oder Hub-and-Spoke-Datenmodell zu arbeiten, wobei zentrale Ressourcen für lokale Anwendungen genutzt werden.
- Geschäftsverständnis: Ausgezeichnetes Verständnis der Geschäftsprozesse in der Lieferkette und Logistik sowie die Fähigkeit, analytische Erkenntnisse direkt mit betrieblichen Ergebnissen und Geschäftsstrategien zu verknüpfen.
- Kommunikation: Außergewöhnliche mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten, mit Schwerpunkt auf der Übersetzung technischer Arbeiten für nicht-technische Zielgruppen.
Bevorzugte Qualifikationen
- Vertrautheit mit Python für Skripting, fortgeschrittene Analytik oder einfache Datenmanipulation.
- Erfahrung mit Daten-Governance- und Dokumentationspraktiken (z.B. Verwendung eines Datenkatalogs).
Gehaltsoffenlegung
Die Gehaltsspanne für diese Rolle liegt bei 98.500 - 123.100 USD für Bewerber aus Illinois und Georgia. Dies ist das niedrigste bis höchste Gehalt, von dem wir in gutem Glauben glauben, dass wir es für diese Rolle zum Zeitpunkt dieser Ausschreibung zahlen würden.
Rivian ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet und alle geltenden Gesetze zum fairen Arbeitsrecht einhält.
Sr. Analytics Engineer Arbeitgeber: Watershed Ventures
Rivian ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter ihre Fähigkeiten im Bereich Datenanalyse und -engineering voll entfalten können. Mit einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung und Teamarbeit fördert Rivian eine Kultur, die Abenteuerlust und den Schutz der Umwelt vereint. Die attraktiven Benefits, einschließlich umfassender Versicherungsleistungen und der Möglichkeit zur Teilnahme am 401(k)-Plan, machen Rivian zu einem idealen Arbeitsplatz für alle, die eine sinnvolle Karriere anstreben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Sr. Analytics Engineer erhalten könnten
✨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 Watershed Ventures 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 Sr. Analytics Engineer 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 Sr. Analytics Engineer bei Watershed Ventures gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Watershed Ventures 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 Watershed Ventures entscheidend sein!
