Analytics Engineer

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 1 Monat

🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

📊 Analytics Engineer

🇬🇧 UK-Skilled-Worker-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit UK-Skilled-Worker-Visa gesponsert.

👻 Geisterscore 16%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.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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ParentPay

WebsiteLinkedInAlle Stellen

201 - 500 Mitarbeiter

Gegründet 2002

💳 Fintech

📚 Bildung

🤝 B2B

💰 Private Equity Round im 2020-12

Fintech • Education • B2B

ParentPay ist eine digitale Zahlungsplattform, die speziell für Schulen entwickelt wurde, um Zahlungsprozesse für Eltern und Erziehungsberechtigte zu optimieren. Sie bietet verschiedene Dienstleistungen an, darunter bargeldlose Zahlungen für Mahlzeiten, Schulausflüge und Vereine, sowie Werkzeuge für die Schulverwaltung wie Essensmanagement und elterliche Kommunikation. ParentPay wurde gegründet, um die Kommunikation und das Finanzberichterstattung im Bildungssektor zu verbessern und unterstützt nun über 11. 000 Schulen und 4 Millionen Eltern im Vereinigten Königreich.

Beschreibung

• Design and develop well-structured, reusable and analytics-ready data models within the data warehouse. • Build and maintain fact and dimension models with clear grain, keys, relationships, business definitions and historical data handling. • Develop complex SQL queries, stored procedures and views to transform and combine data from multiple sources. • Investigate unfamiliar or poorly documented source systems to understand relationships, business rules and data-quality considerations. • Design efficient and maintainable data transformation and loading processes, including incremental load or refresh approaches where appropriate. • Reconcile source data with warehouse outputs, identifying and resolving data-quality or logic issues. • Work with BI colleagues to understand reporting, semantic model and Power BI requirements, ensuring warehouse models are practical for downstream use. • Document data models, transformation logic, assumptions and known limitations clearly and consistently. • Apply testing, source control and development standards to ensure solutions are robust, maintainable and scalable. • Manage priorities, dependencies and delivery risks, communicating progress and raising blockers early.

🎯 Anforderungen

• Strong SQL Server experience, including advanced SQL development, stored procedures, views and performance-aware query design. • Experience designing and developing data warehouse models for reporting and analytics. • Good understanding of dimensional modelling concepts, including facts, dimensions, grain, keys and relationships. • Experience transforming, combining and reconciling data from multiple source systems. • Ability to investigate complex or poorly documented datasets and establish trusted business logic. • Understanding of data quality, testing, documentation and maintainable engineering practices. • Experience working with BI teams, reporting requirements and downstream analytical or semantic models. • Ability to take ownership of work, manage priorities and deliver to agreed timescales. • Clear communication skills, with the ability to explain technical concepts to both technical and non-technical stakeholders. • Desirable: Experience supporting Power BI reporting, semantic models or other BI and analytics platforms. • Desirable: Experience working in a SaaS, EdTech, payments or education-focused environment. • Desirable: Knowledge of source control, deployment processes and data engineering development standards. • Desirable: Experience improving existing data warehouse logic, reducing duplication and increasing model reusability.