Analytics Engineer (m/w/d)

🔥 vor 26 Minuten

🌐 Spanien, Deutschland, +3 weitere Länder – Remote

🇪🇸 Spanien – Remote 🇩🇪 Deutschland – Remote 🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote 🇵🇹 Portugal – Remote 🇳🇱 Niederlande – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

📊 Analytics Engineer

👻 Geisterscore 12%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Appinio

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51 - 200 Mitarbeiter

💼 Beratung

🤝 B2B

💰 Seed Round im 2018-09

Consulting • B2B

Appinio ist ein Marktforschungsunternehmen, das sich auf Echtzeit-Analysen und Consumer Insights spezialisiert hat, damit Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen können. Als weltweit größtes Opinion Network sammelt Appinio täglich Millionen von Antworten und unterstützt über 2. 000 Unternehmen weltweit dabei, die Wahrnehmung von Verbraucher:innen zu verstehen, Prototypen zu testen, Kampagnen zu verfolgen und verschiedene Formen der Marktanalyse durchzuführen. Das Angebot umfasst A/B-Tests, Brand-Image-Analysen und Preisanalysen. So erhalten Kund:innen innerhalb weniger Minuten statt Wochen wertvolle Insights.

Beschreibung

• Konzeption, Entwicklung und Pflege sauberer, skalierbarer Datenmodelle im Data Warehouse mit SQL und dbt • Entwicklung und Pflege von Datentransformations-Workflows, die Rohdaten in analysefähige Datensätze umwandeln • Entwicklung, Pflege und Fehlerbehebung bei Datenpipelines und Integrationen aus APIs, Datenbanken und Drittanbietersystemen • Implementierung automatisierter Tests, Validierungen und Überwachungen sowie proaktive Behebung von Problemen in Datenpipelines und -modellen • Dokumentation von Datenmodellen, Pipelines, Geschäftsdefinitionen und Transformationslogik • Definition, Implementierung und Standardisierung von Geschäftskennzahlen wie Umsatz, Buchungen und Churn • Zusammenarbeit mit Analysten, Fachbereichen und Engineering-Teams zur Bereitstellung zuverlässiger Datenlösungen • Optimierung von SQL-Abfragen, dbt-Modellen und Datenpipelines im Hinblick auf Performance und Skalierbarkeit • Erprobung KI-gestützter Tools zur Automatisierung wiederkehrender Aufgaben und Verbesserung von Data-Engineering- und Analytics-Workflows • Schaffung von Datengrundlagen für KI-gestützte Analysen durch strukturierte Modelle, Definitionen und Dokumentation • Direkte Berichtslinie an den Team Lead Business Intelligence

🎯 Anforderungen

• Sehr gute SQL-Kenntnisse sowie praktische Erfahrung in der Konzeption, Entwicklung und Pflege skalierbarer Datenmodelle in einem modernen Data Warehouse • Praktische Erfahrung mit dbt zur Entwicklung, zum Testen, zur Dokumentation und zur Pflege von Datentransformations-Workflows • Gute Kenntnisse in Python • Erfahrung in der Entwicklung, Pflege und Fehlerbehebung von Datenpipelines, einschließlich Integrationen mit APIs, Datenbanken und Drittanbietersystemen • Kenntnisse moderner Data-Warehouse-Architekturen • Erfahrung mit cloudbasierten Data Warehouses wie Amazon Redshift, Snowflake oder BigQuery • Verständnis der Grundsätze von Datenqualität sowie Erfahrung mit automatisierten Tests, Validierung und Monitoring • Fähigkeit, Geschäftsanforderungen in zuverlässige Datenmodelle und klar definierte Kennzahlen zu übersetzen • Analytische, detailorientierte Arbeitsweise sowie die Fähigkeit, Ursachen zu untersuchen und nachhaltige Lösungen zu entwickeln • Fähigkeit, technische Konzepte verständlich zu vermitteln und mit technischen sowie nichttechnischen Stakeholdern zusammenzuarbeiten • Interesse an KI-gestützten Entwicklungstools und Workflow-Automatisierung • Die Bewerbung muss auf Englisch eingereicht werden

🏖️ Vorteile

• Flexibilitätsregelung: Im Durchschnitt werden 30 Urlaubstage genommen, ohne feste Obergrenze für die Anzahl der Urlaubstage • Vorübergehendes Arbeiten aus dem Ausland: Mitarbeitende mit Sitz in der EU können bis zu 180 Tage pro Jahr außerhalb ihres Wohnsitzlandes arbeiten • Alle erforderlichen Arbeitsmittel, einschließlich eines persönlichen MacBooks • Deutschlandticket oder NAVIT-Mobilitätsbudget für Mitarbeitende in Hamburg oder Berlin • Bezuschusste Mitgliedschaft im Urban Sports Club oder bei ClassPass, abhängig vom Standort • Zugang zu Coworking-Spaces in Hamburg, Berlin, München, London, Madrid, Barcelona oder New York, abhängig vom Standort

📊 Überprüfen Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung für diese Stelle

Verbessern Sie Ihre Chancen auf ein Vorstellungsgespräch, indem Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung vor der Bewerbung überprüfen.

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