Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle 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 Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Arbeite mit modernster Technologie und forme die Zukunft der Lieferdienste.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Analytics Engineering oder BI-Entwicklung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Berlin, Deutschland; Helsinki, Finnland; Stockholm, Schweden
Über Wolt
Bei Wolt schaffen wir Technologie, die Freude, Einfachheit und Einkommen in die Nachbarschaften der Welt bringt. 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. 2022 haben wir uns mit DoorDash zusammengeschlossen und gemeinsam träumen wir groß und expandieren weiter. Arbeiten 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 also 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 – Datenwissenschaft, 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 einen erfahrenen Senior Analytics Engineer, der unserem Merchant Analytics Engineering Team beitritt. Sie können in Berlin, Helsinki oder Stockholm arbeiten.
Über die Rolle
Die Rolle konzentriert sich auf die geschäftlichen Bedürfnisse – Sie werden innerhalb eines funktionsübergreifenden Teams arbeiten und sicherstellen, 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. Datenwissenschaftler, 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.
Ihre tägliche Arbeit 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.
- Sie werden unseren modernen Tech-Stack als Teil Ihrer Arbeit nutzen (Snowflake, SQL, Looker, Wolt Inhouse ETL, Airflow, Dagster, Github).
- Entwurf und Implementierung komplexer Datenpipelines mit Abhängigkeitskontrolle, Orchestrierung und automatischer Materialisierung.
- 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 im Design und in der 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 sowohl zu einem herausfordernden als auch zu einem interessanten Unternehmen, um Analysen zu praktizieren. Sie können den Standort aus unseren Tech-Hubs in Berlin, Helsinki und Stockholm wählen und die Arbeitsweisen entscheiden – hybrid, im Büro oder remote innerhalb des oben genannten Standorts.
Nächste Schritte
Die Position wird besetzt, sobald wir die richtige Person gefunden haben, also stellen Sie sicher, dass Sie sich so schnell wie möglich bewerben, wenn Sie wirklich, wirklich zu uns stoßen möchten! Bei weiteren Fragen zur Position können Sie sich an die Produkt- und Talent Acquisition 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 entwickeln diese weiter. 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, Merchant Arbeitgeber: Wolt
Wolt ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit Standorten in Berlin, Helsinki und Stockholm profitieren Sie von flexiblen Arbeitsmodellen, einer modernen Technologieinfrastruktur und der Chance, an spannenden Projekten zu arbeiten, die einen echten Einfluss auf die Online-Lieferbranche haben. Zudem fördert Wolt eine inklusive Unternehmenskultur, die Vielfalt schätzt und kontinuierliche Lern- und Entwicklungsmöglichkeiten für alle Mitarbeiter bietet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Analytics Engineer, Merchant 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 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, 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, 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!
