Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle komplexe Datenpipelines und unterstütze das Team mit umsetzbaren Insights.
- Unternehmen: Wolt, ein innovatives Unternehmen im Bereich Online-Lieferdienste.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, spannende Herausforderungen und die Möglichkeit, einen echten Einfluss zu haben.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Lieferung und arbeite mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung als Analytics Engineer oder BI Developer.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Über Wolt
Bei Wolt schaffen wir Technologie, die Freude, Einfachheit und Einkommen in die Nachbarschaften der Welt bringt. Im Jahr 2014 haben wir mit der Lieferung von Restaurantessen begonnen. Jetzt bauen wir die Lieferung von (fast) allem auf und Sie finden uns in über 500 Städten in 30 Ländern weltweit. Im Jahr 2022 haben wir uns mit DoorDash zusammengeschlossen und gemeinsam träumen wir groß und expandieren global.
Die Arbeit bei Wolt ist nicht immer einfach, aber definitiv aufregend. Hier lernen Sie mehr, bauen mehr und liefern mehr als in den meisten anderen Unternehmen. Sie werden oft herausgefordert, aber auch viel Spaß auf dem Weg haben. Wenn Sie ein Selbststarter mit Antrieb und unternehmerischem Geist sind, könnte dies die Fahrt Ihres Lebens sein.
Analytics bei Wolt ist ein geschäftskritischer Bereich, der drei verschiedene Teams umfasst: Data Science, regionale Geschäftsoperationen und Analytics Engineering. Die Komplexität der Online-Lieferung, Unterschiede in der Wirtschaft und Dynamik der Städte, in denen wir tätig sind, sowie große Datenmengen machen unsere Arbeit wirklich interessant! Jetzt suchen wir zwei erfahrene Senior Analytics Engineers, die unserem Analytics Engineering Team (Consumer oder Merchant Bereich) beitreten.
Über die Rolle
Die Rolle konzentriert sich auf die geschäftlichen Bedürfnisse - Sie arbeiten innerhalb eines funktionsübergreifenden Teams und stellen sicher, dass Ihre Kollegen die benötigten Einblicke für ihre Operationen erhalten. Die Rolle erfordert die Interpretation der Bedürfnisse und Anforderungen unserer internen Stakeholder aus dem Geschäft und Produkt und deren Transformation in umsetzbare Daten. Data Scientists, die in diesem Bereich arbeiten, werden Ihre engsten Partner in Ihrer täglichen Arbeit sein, da Ihre Lösungen es ihnen ermöglichen, relevante Experimente, A/B-Tests und Analysen zu erstellen.
Ihr tägliches Arbeiten wird Folgendes umfassen:
- Entwicklung von Berichten und Metriken in ihrer Gesamtheit, vom Verständnis der Bedürfnisse des Unternehmens bis zur Bereitstellung leicht verständlicher und umsetzbarer Daten.
- Arbeiten an unseren zentral verwalteten Datenintegrationen und Datenpipelines, die unser Data Warehouse, unsere Datenmodelle und Dashboards unterstützen.
- Gestaltung und Implementierung komplexer Datenpipelines mit Abhängigkeitskontrolle, Orchestrierung und automatischer Materialisierungslogik.
- Entwicklung einer Self-Service-Datenmodellierungsstrategie und Partnerschaft mit Analytics und anderen Stakeholdern für die Implementierung.
- Steigerung der Datenkompetenz im gesamten Bereich durch praktische Schulungen und Dokumentation.
- Führung, Mentoring und Anleitung von weniger erfahrenen Teammitgliedern.
Unsere bescheidenen Erwartungen
- 5+ Jahre Erfahrung als Analytics Engineer oder BI Developer.
- Starke praktische Erfahrung mit Datenintegrationen, Datenpipelines, Datenmodellen, Metrikentwicklung und Dashboards.
- Technische Fähigkeiten: Snowflake, SQL, Airflow, DBT, Looker oder andere Visualisierungstools wie Tableau, Power BI usw.
- Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse und die Fähigkeit, optimierte Abfragen für große Datensätze zu schreiben.
- Starkes Geschäftswissen und produktorientiertes Denken mit umfangreicher Erfahrung in der Gestaltung und Implementierung von Analyse- und Reporting-Datenmodellen.
Was wir bieten
Die Online-Lieferplattform, die Wolt aufbaut, bietet Ihnen interessante und komplexe Herausforderungen sowie die Möglichkeit, mit Ihren Fähigkeiten einen großen Einfluss zu erzielen. Viele geolokalisierte und zeitliche Daten in Echtzeit, kombiniert mit Unterschieden in der Wirtschaft und Dynamik der Städte, in denen wir tätig sind, machen Wolt zu einem herausfordernden und interessanten Unternehmen für die Praxis von Analytics. Sie können den Standort aus unseren Tech-Hubs in Berlin, Stockholm oder Helsinki wählen. Sie haben die Möglichkeit, die Arbeitsweise zu entscheiden: hybrid, im Büro oder remote innerhalb des oben genannten Standorts.
Sie würden in einer Unternehmenskultur arbeiten, in der wir Verantwortung über das Offensichtliche hinaus übernehmen, gewöhnliche Dinge außergewöhnlich gut machen, groß denken, aber bescheiden bleiben, das Richtige für die Menschen tun, andere freundlich und gerecht behandeln, erkennen, dass wir, wenn wir nicht lernen, nicht stillstehen, sondern zurückfallen, und im Hinterkopf behalten, dass Luke Yodas größte Errungenschaft war.
Nächste Schritte
Die Position wird besetzt, sobald wir die richtige Person gefunden haben, also bewerben Sie sich so schnell wie möglich, wenn Sie wirklich, wirklich zu uns stoßen möchten! Bei weiteren Fragen zur Position können Sie sich an die Produkt- und Talentakquise-Partnerin Zhanna Filintseva unter zhanna.filintseva@wolt.com wenden.
Unser Engagement für Vielfalt und Inklusion
Wir setzen uns dafür ein, eine inklusivere Gemeinschaft innerhalb unseres Unternehmens, unserer Branche und unserer Städte zu fördern und zu stärken. Deshalb stellen wir vielfältige Teams von Menschen aus allen Hintergründen, Erfahrungen und Perspektiven ein und fördern diese. Wir glauben, dass wahre Innovation entsteht, wenn jeder Platz am Tisch hat und die Werkzeuge, Ressourcen und Möglichkeiten hat, um erfolgreich zu sein.
Senior Analytics Engineer, Consumer OR Merchant Arbeitgeber: Wolt
Als Arbeitgeber in Nordösterreich bieten wir Ihnen als Sales Manager nicht nur ein attraktives Gehalt zwischen €3.580 und €5.115 pro Monat, sondern auch ein dynamisches Arbeitsumfeld, das von Teamarbeit und Innovation geprägt ist. Unsere Unternehmenskultur fördert persönliches Wachstum und berufliche Entwicklung, während wir gleichzeitig auf eine ausgewogene Work-Life-Balance Wert legen. Profitieren Sie von einzigartigen Vorteilen wie flexiblen Arbeitszeiten und der Möglichkeit, Ihre Karriere in einem wachsenden Markt aktiv mitzugestalten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Analytics Engineer, Consumer OR Merchant 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 Wolt 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 Senior Analytics Engineer, Consumer OR Merchant 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 Senior Analytics Engineer, Consumer OR Merchant bei Wolt gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Wolt 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 Wolt entscheidend sein!