Senior Analytics Engineer (zentrale Datenplattform)

🔥 vor 42 Minuten

🌐 Spanien, Deutschland, +4 weitere Länder – Remote

🇪🇸 Spanien – Remote 🇩🇪 Deutschland – Remote 🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote 🇵🇱 Polen – Remote 🇨🇾 Zypern – Remote 🇳🇱 Niederlande – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

📊 Analytics Engineer

👻 Geisterscore 18%

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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Finom

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501 - 1000 Mitarbeiter

Gegründet 2019

💳 Fintech

💸 Finanzen

🤝 B2B

Fintech • Finance • B2B

Finom ist ein zukunftsorientiertes Unternehmen, das sich der Revolutionierung der Finanzverwaltung kleiner Unternehmen verschrieben hat – so einfach wie die Nutzung eines Smartphones. Mit der Mission, Unternehmerinnen und Unternehmer durch fortschrittliche Technologien zu befähigen, die Geschäftsprozesse vereinfachen, legt Finom großen Wert auf Teamdynamik und Flexibilität und bietet vielfältige Arbeitsumgebungen in ganz Europa. Das Unternehmen schätzt Kreativität, Teamarbeit und einen kundenzentrierten Ansatz und stellt sicher, dass Kundinnen und Kunden exzellenten Service erhalten – bei gleichzeitiger Förderung einer inklusiven Unternehmenskultur.

Beschreibung

• Entwicklung von Finoms zentralem Datenmodell, zertifizierten Metriken und Datenprodukten • Konzeption von Entitäten, Metriken und Datenprodukten einschließlich Tests, Datenherkunft und Dokumentation • Aufbau und Wartung von Pipelines sowie durchgängige Anbindung neuer Datenquellen • Betreuung von CI/CD- und Datenqualitätsprüfungen sowie Mitwirkung an Migrationen • Befragung von Stakeholdern, Verständnis von Geschäftsprozessen und Ermittlung des Datenbedarfs • Verknüpfung der Datenarbeit mit Geschäftskosten und Mehrwert sowie Vorschläge zur Prozessverbesserung • Mitwirkung an wiederkehrenden Reporting-, regulatorischen und Audit-Zyklen, Abstimmungen und geschäftlichen Datenanfragen • Aufbau und Bewertung von LLM-Schritten für Übersetzung, Klassifizierung, Aggregation und die Aufbereitung unstrukturierter Daten • Bereitstellung der semantischen Schicht für interne Tools und Agents über MCP und APIs • Aufbereitung reproduzierbarer und nachvollziehbarer Daten für agentenbasierte Tools, AI-Harnesses und externe Empfänger • Verantwortung für eine fachliche Roadmap sowie Mentoring anderer in den Bereichen semantische Schicht und Analytics Engineering • Bericht an die Leitung der zentralen Datenplattform

🎯 Anforderungen

• Hervorragende SQL-Kenntnisse sowie fundierte Kenntnisse in dimensionaler oder semantischer Datenmodellierung • Gute praktische Python-Kenntnisse einschließlich Tests und Versionsverwaltung • Erfahrung im Aufbau von Metriken und semantischen Schichten • Erfahrung mit ETL sowie Data Warehouses oder Lakehouses, einschließlich der durchgängigen Anbindung von Datenquellen • Praktische Produktionserfahrung mit LLMs für Datenaufgaben, beispielsweise Klassifizierung, Extraktion, Übersetzung oder Agents • Fähigkeit, als Berater für die Fachbereiche zu arbeiten und Lösungen im Hinblick auf ihren Geschäftswert zu formulieren • Erfahrung mit Databricks und Unity Catalog von Vorteil • Praktische Erfahrung mit oder Verständnis von MCP, Tool Calling, Tracing und Evaluierungen für LLM-Anwendungen und Agents von Vorteil • Erfahrung mit Tools zur Workflow-Automatisierung wie n8n von Vorteil • Erfahrung mit CI/CD, Orchestrierung und Infrastructure as Code von Vorteil • Hintergrund im Fintech- oder Bankensektor oder Erfahrung in einem anderen Geschäftsbereich mit hohem Volumen an operativen Abläufen von Vorteil • Englisch ist die Arbeitssprache

🏖️ Vorteile

• Hohe Eigenverantwortung und freie Wahl von Tools und Vorgehensweisen • Möglichkeit, neue Anbieter und Open-Source-Lösungen zu testen • Anreize für die Umsetzung von Veränderungen • AI-Assistenten zur Übernahme routinemäßiger Aufgaben • Möglichkeit, andere zu mentorieren • Möglichkeit, die fachliche Roadmap zu verantworten und gemeinsam mit Stakeholdern langfristige Ziele festzulegen

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