Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Datenmodelle und arbeite mit KI-gestützten Workflows.
- Unternehmen: Zego, ein innovatives Unternehmen im Bereich der Kfz-Versicherung.
- Vorteile: Marktgerechtes Gehalt, private Krankenversicherung und flexible Arbeitszeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit viel Raum für persönliches Wachstum und Entwicklung.
- Warum dieser Job: Nutze KI, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen und echten Einfluss zu haben.
- Qualifikationen: 1-3 Jahre Erfahrung als Analytics Engineer und solide SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
Über Zego
Bei Zego verstehen wir, dass traditionelle Kfz-Versicherungen gute Fahrer zurückhalten. Sie sind zu kompliziert, zu teuer und spiegeln nicht wider, wie gut man tatsächlich fährt. Seit 2016 haben wir uns zum Ziel gesetzt, dies zu ändern, indem wir die günstigsten Versicherungen für gute Fahrer anbieten.
Überblick über das Team
Das Datenteam bei Zego arbeitet mit dem Unternehmen zusammen, um den Wert von Daten zu maximieren. Durch kollaborative Ingenieurskunst und Analytik stellen wir sicher, dass unsere Teams mit relevanten und zuverlässigen Erkenntnissen ausgestattet sind, um schnelle, fundierte und wirkungsvolle Entscheidungen zu treffen.
Wir sind ein kleines, dynamisches Team, das für alle Aspekte der Daten verantwortlich ist – Verfügbarkeit, Qualität, Integration, Problemformulierung, Erfolgsmessung, Berichterstattung und Analytik. Wir verfolgen einen AI-First-Ansatz: KI steht jetzt im Mittelpunkt unserer Arbeit, und wir konzentrieren uns weniger auf das Schreiben von Code und mehr auf die Formulierung von Problemen, die Spezifizierung von Absichten und den Aufbau der Vertrauensinfrastruktur (Tests, Verträge, Beobachtbarkeit), auf die das Unternehmen angewiesen ist.
Über die Rolle
Wir suchen einen Analytics Engineer, der wirklich begeistert davon ist, wie sich dieses Handwerk verändert. Die Art und Weise, wie wir bauen, verändert sich: KI-Tools übernehmen nun einen Großteil der schweren Arbeit beim Schreiben von SQL und Boilerplate, was bedeutet, dass der Job zunehmend weniger mit dem Tippen von Code zu tun hat und mehr mit dem Verständnis des Geschäftsproblems, der Spezifizierung dessen, was „gut“ aussieht, und der Sicherstellung, dass das, was wir liefern, korrekt und vertrauenswürdig ist.
In der Praxis bedeutet das, dass Sie Datenmodelle entwerfen und erstellen werden, unterstützt durch KI-gestützte Workflows, und Sie werden einen wachsenden Anteil an Tests, Datenverträgen und Beobachtbarkeit besitzen, die es dem Rest des Unternehmens ermöglichen, sich auf unsere Daten zu verlassen. Sie werden eng mit erfahrenen Ingenieuren und Stakeholdern zusammenarbeiten, mit viel Raum, um Ihre technische Tiefe zu erweitern und im Laufe der Zeit mehr Verantwortung zu übernehmen.
Was Sie tun werden
- Datenmodellierung & Engineering (KI-unterstützt)
- Mit Stakeholdern zusammenarbeiten, um Geschäftsbedürfnisse zu verstehen und in klare, gut definierte Anforderungen zu übersetzen
- Robuste Datenmodelle und Expositionen in dbt, Snowflake und Looker aufbauen und pflegen – unter Verwendung von KI-unterstützter Entwicklung, um schneller voranzukommen
- SQL lesen, debuggen und kritisch überprüfen (einschließlich KI-generierter Codes), damit wir Modelle liefern, denen wir vertrauen können
- Modellierungsentscheidungen, Abwägungen und Ergebnisse klar dokumentieren
- Daten aus mehreren Drittanbieterquellen integrieren
Datenqualität, Vertrauen & Betrieb
- Aufbau und Pflege der „Vertrauensinfrastruktur“ – Tests, Datenverträge und Beobachtbarkeit
- Sicherstellen von Qualität, Zuverlässigkeit und Stabilität über Datenmodelle und Pipelines
- Sichere, effiziente Datenteilen für externe Partner erstellen
- Zur kontinuierlichen Verbesserung unserer Datenplattform, Tools und Arbeitsweisen beitragen
Stakeholder-Befähigung
- Unterstützung von Geschäftsanwendern im gesamten Unternehmen zur Förderung einer Kultur datengetriebener Entscheidungsfindung
- Hilfe bei der Übersetzung von Geschäftsfragen in gut gestaltete Datenlösungen und Kennzahlen
- Selbstbedienungsfähigkeiten innerhalb unserer BI-Tools ermöglichen und aufrechterhalten
Über Sie
- Sie haben etwa 1–3 Jahre Erfahrung als Analytics Engineer oder in einer ähnlichen Rolle
- Sie verfügen über solide SQL-Kenntnisse
- Sie haben einige Vertrautheit mit modernen Datenplattformen
- Erfahrung mit Versionskontrolltools wie Git
- Idealerweise haben Sie einige Erfahrungen mit Python für Daten- oder Analytik-Engineering-Aufgaben
- Sie haben einen akribischen Blick für Details und starke Problemlösungsinstinkte
- Sie sind wirklich begeistert von KI und wie sie unsere Arbeit verändert
- Sie haben kommerzielle Neugier
- Erfahrung im Versicherungssektor ist von Vorteil
Wie es ist, bei Zego zu arbeiten
Der Beitritt zu Zego ist ein karrierebestimmender Schritt. Menschen erreichen hier ihr volles Potenzial, um außergewöhnliche Dinge zu erreichen.
Wir sind im gesamten Vereinigten Königreich und Europa verteilt und vereint durch unseren Antrieb, Dinge zu erledigen. Wir sind stolz auf unser Unternehmen und unsere Kultur - ein freundlicher und integrativer Raum, in dem wir uns gegenseitig unterstützen und jeden Tag unsere Erfolge feiern.
Gemeinsam setzen wir die Messlatte höher und liefern außergewöhnliche Arbeit, die einen Unterschied macht.
Unsere Mitarbeiter sind der wichtigste Teil unserer Geschichte, und jeder hier spielt eine Rolle. Es gibt viel Raum zum Lernen und Wachsen, und Sie erhalten die Freiheit, Ihre Karriere in die gewünschte Richtung zu lenken.
Wie wir arbeiten
Wir glauben, dass Teams besser arbeiten, wenn sie Zeit zum Zusammenarbeiten und Raum zum Arbeiten haben. Wir nennen es Zego Hybrid. Während einige unserer Teammitglieder einmal pro Woche in unser zentrales Büro in London kommen, sind wir flexibel - einige bevorzugen es, einmal im Monat oder sogar vierteljährlich zu kommen.
Unser Ansatz zur KI
Wir glauben an die Kraft der KI, um unsere Arbeit sinnvoll zu verbessern. Bei Zego ermutigen wir die Menschen, neugierig und absichtlich zu sein, wie KI in ihrer Arbeit und ihren Teams eingesetzt wird, um täglich praktische Auswirkungen zu erzielen.
Vorteile
Wir belohnen unsere Mitarbeiter gut. Treten Sie uns bei und Sie erhalten ein marktgerechtes Gehalt, private Krankenversicherung, Unternehmensanteile, großzügige Urlaubsansprüche und viele weitere Vorteile für das Wohlbefinden.
Wir bieten auch einen jährlichen flexiblen Beitrag zur hybriden Arbeit, den Sie zur Unterstützung Ihrer Reisen ins Büro oder für Ihre persönliche Entwicklung nutzen können.
Gleichheit
Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet und Vielfalt in unserem Unternehmen schätzt. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Rasse, Religion, Nationalität, Geschlecht, sexueller Orientierung, Alter, Familienstand oder Behinderungsstatus.
Analytics Engineer Arbeitgeber: Zego
Zego ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld zu wachsen. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und einer inklusiven Kultur fördern wir die persönliche und berufliche Entwicklung, während wir gleichzeitig innovative Lösungen im Bereich der Datenanalyse vorantreiben. Unsere flexiblen Arbeitsmodelle und umfangreichen Benefits, einschließlich privater Krankenversicherung und Unternehmensanteilen, machen Zego zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle, die eine sinnvolle Karriere anstreben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Analytics Engineer 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 Zego 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 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 bei Zego gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Zego 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 Zego entscheidend sein!
