Senior Analytics Engineer (zentrale Datenplattform)

🔥 vor 42 Minuten

🌐 Vereinigtes Königreich, Deutschland, +3 weitere Länder – Remote

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

• Konzeption und Weiterentwicklung von Entitäten, Metriken und Datenprodukten im zentralen Modell – einschließlich Tests, Datenherkunft und Dokumentation • Entwicklung und Pflege von Pipelines • Eigenständiges Anbinden neuer Datenquellen • Pflege von CI/CD und Datenqualitätsprüfungen • Mitwirkung bei Migrationen • Gespräche mit Stakeholdern führen, ihre Prozesse verstehen und ihren Bedarf abgrenzen • Datenarbeit mit geschäftlichen Kosten und Mehrwert verknüpfen • Mitwirkung am wiederkehrenden Reporting, einschließlich regulatorischer Berichtszyklen und Prüfungen, Abstimmungen sowie geschäftlicher Datenanfragen • Integration von LLM-Schritten in Reporting- und Metrik-Pipelines für Übersetzung, Klassifizierung, grundlegende Aggregation und die Aufbereitung unstrukturierter Daten • Bewertung der Qualität von LLM-Ausgaben als Bestandteil der Auslieferung • Bereitstellung der semantischen Schicht für interne Tools und Agents über MCP und APIs • Zusammenarbeit mit dem Engineering-Team an gemeinsamen Standards • Aufbereitung reproduzierbarer und nachvollziehbarer Daten für agentenbasierte Tools, unternehmensweite AI-Harnesses und externe Empfänger • Festlegung langfristiger Ziele mit Stakeholdern, Verantwortung für eine fachliche Roadmap sowie Mentoring anderer im Bereich semantischer Schichten und Analytics Engineering

🎯 Anforderungen

• Hervorragende SQL-Kenntnisse • Sehr gute Kenntnisse in der dimensionalen oder semantischen Datenmodellierung • Praxiserfahrung mit Python einschließlich Tests und Versionsverwaltung • Erfahrung in der Entwicklung von Metriken und semantischen Schichten • Erfahrung mit ETL sowie Data Warehouses oder Lakehouses, einschließlich der durchgängigen Anbindung von Datenquellen • Praktische Erfahrung mit dem produktiven Einsatz von LLMs für Datenaufgaben, beispielsweise Klassifizierung, Extraktion, Übersetzung oder von anderen genutzten Agents • Fähigkeit, Geschäftsprozesse zu verstehen, Lösungen vorzuschlagen und diese anhand ihres geschäftlichen Mehrwerts zu formulieren • Kenntnisse in Databricks und Unity Catalog sind von Vorteil • Praktische Erfahrung mit oder fundiertes Verständnis von MCP, Tool Calling, Tracing und Evals für LLM-Anwendungen und Agents sind von Vorteil • Erfahrung mit Tools zur Workflow-Automatisierung wie n8n ist von Vorteil • Erfahrung mit CI/CD, Orchestrierung und Infrastructure as Code ist von Vorteil • Erfahrung im Fintech- oder Bankenumfeld oder in einem anderen Unternehmen mit volumenstarken operativen Abläufen ist von Vorteil • Fähigkeit, auf Englisch zu arbeiten

🏖️ Vorteile

• Hohe Eigenverantwortung und freie Wahl der Tools und Vorgehensweisen • Möglichkeit, neue Anbieter und Open-Source-Lösungen zu testen • Anreize für die Umsetzung von Veränderungen • AI-Assistenten übernehmen Routineaufgaben, damit sich Mitarbeitende auf anspruchsvollere Probleme konzentrieren können • Möglichkeiten zur Weitergabe und zum Erwerb von Wissen sowie Übernahme der Verantwortung für eine fachliche Roadmap im weiteren Verlauf der Tätigkeit

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