Senior Data Analytics Engineer

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Bonapolia

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11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2018

💼 Beratung

📣 Marketing

📦 Logistik

Consulting • Marketing • Logistics

Bonapolia ist ein Personalvermittlungs- und Talentscout-Unternehmen, das sich darauf spezialisiert hat, Kandidaten mit Positionen im Bereich Technologie und Ingenieurwesen zu verbinden. Der Schwerpunkt liegt dabei auf einem kandidatenzentrierten, kundenpartnerorientierten Ansatz. Das Unternehmen betreibt einen globalen, weitgehend remote Job-Marktplatz und bietet Karriereberatung, Koordination von Vorstellungsgesprächen und Unterstützung bei der Relocation (insbesondere nach Portugal) an, während es langfristige Beziehungen zu Kunden aufbaut, um die Anstellung von Talenten effizient zu gewährleisten. Bonapolia betont skalierbare Boutique-Recruitment-Dienstleistungen, Training für Mitarbeiter und einen optimierten Bewerbungs- und Kontaktprozess für Arbeitssuchende.

Beschreibung

• Anforderungen von Analytics-, Finanz- und Geschäfts-Stakeholdern sammeln und klären. • DWH-Architektur entwerfen und weiterentwickeln, inklusive ODS und Data Marts, unter Berücksichtigung von Prüfungsanforderungen. • Finanzdaten-Pipelines entwickeln und pflegen. • Inkrementelle Datenverarbeitungs-Pipelines entwerfen, implementieren und unterstützen. • Data Marts in Cloud-Data-Warehouse-Umgebungen entwickeln und optimieren. • Quellsysteme analysieren und End-to-End-Datenflüsse entwerfen. • Workflow-Orchestrierungsprozesse pflegen und verbessern. • An Test-, Datenvalidierungs- und Release-Aktivitäten teilnehmen. • Datenqualitätsprobleme und finanzielle Unstimmigkeiten untersuchen. • Technische Dokumentation für Audit- und Data-Governance-Prozesse pflegen.

🎯 Anforderungen

• Mindestens 3 Jahre Erfahrung als Analytics Engineer, DWH Engineer oder Data Analyst mit Arbeit an Data Warehouses. • Praktische Erfahrung mit Enterprise Data Warehouses. • Fundiertes Verständnis von DWH-Architektur und Datenebenen, einschließlich ODS und Data Marts. • Kenntnisse in inkrementellem Laden von Daten, Umgang mit historischen Daten und Deduplizierungstechniken. • Sehr gute SQL-Kenntnisse. • Erfahrung im Entwurf und der Optimierung von Data Marts. • Erfahrung mit Cloud-Data-Warehouse-Plattformen, einschließlich Partitionierung, Clustering und Kostenoptimierung. • Erfahrung mit Workflow-Orchestrierungstools. • Fähigkeit, mit Stakeholdern zu arbeiten und Geschäftsanforderungen in Datenlösungen zu übersetzen. • Grundkenntnisse in Python. • Versierter Umgang mit Git. • Erfahrung mit Data Quality, Data Governance und SLA-Management.

🏖️ Vorteile

• Flexible Arbeitszeitmodelle • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterbildung