Senior Analytics Engineer

🔥 vor 20 Stunden

🇪🇺 Europa – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

📊 Analytics Engineer

👻 Geisterscore 10%

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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Traffic Label Limited

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11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2006

📣 Marketing

🤝 B2B

📱 Medien

Marketing • B2B • Media

Traffic Label Limited ist eine Digitalmarketing-Agentur, die leistungsorientierte digitale Strategien und kreative Dienstleistungen für Marken bietet. Sie ist auf SEO, Affiliate-Marketing und kampagnenfokussierte Umsetzungen spezialisiert. Gegründet im Jahr 2006, vereint das Unternehmen Marketer, Entwickler und Kreative, um Hunderte von globalen Kunden zu bedienen, wobei der Fokus auf messbaren Ergebnissen, Zusammenarbeit und kontinuierlichem Lernen liegt. Sie arbeiten mit einem verteilten Team an mehreren Standorten, besetzen eine Vielzahl von Marketing- und Produktrollen und betonen eine Kultur des Vertrauens, der Neugier und des Wachstums.

Beschreibung

• Verantwortung für den gesamten Datenlebenszyklus – von der Datenaufnahme und -transformation über Modellierung und Analyse bis hin zum Reporting • Konzeption, Entwicklung und Wartung zuverlässiger Pipelines zur Integration externer Daten in das Cloud Data Warehouse • Entwicklung, Test, Dokumentation und Wartung skalierbarer Datenmodelle • Aufbereitung komplexer Datensätze zu Dashboards, Reports und umsetzbaren Geschäftserkenntnissen • Sicherstellung der Datenintegrität und -zuverlässigkeit von den Quellsystemen bis zum finalen Reporting • Anwendung von Versionsverwaltung, Code Reviews, automatisierten Tests, CI/CD sowie kontrollierten Deployment-Prozessen • Einsatz von AI-Coding-Agents bei gleichzeitiger Verantwortung für Codequalität und Produktionsreife • Zusammenarbeit mit Business-Stakeholdern, um unklare Anforderungen in technische Lösungen zu übersetzen • Kommunikation von Prioritäten, Zielkonflikten und Empfehlungen • Optimierung von Daten-Workflows, Systemleistung und der allgemeinen Zuverlässigkeit der Datenplattform • Eigenständige Umsetzung von Geschäftsanforderungen – vom Konzept bis zum Deployment in die Produktion • Bericht an den CTO im Data-Platform-Team

🎯 Anforderungen

• Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Datenpipelines und Datenmodellen in modernen cloudbasierten Datenumgebungen • Sehr gute SQL-Kenntnisse und umfassende Expertise in der Datenmodellierung • Fundierte Python-Kenntnisse für Datenaufnahme, Automatisierung und Pipeline-Entwicklung • Praktische Erfahrung mit Tools zur Workflow-Orchestrierung und zeitgesteuerten Datenpipelines • Erfahrung in der Entwicklung von Dashboards, Reports und analytischen Lösungen mit modernen BI-Tools • Sehr gutes Verständnis von Git, Code Reviews, automatisierten Tests und CI/CD-Pipelines • Praktische Erfahrung mit AI-Coding-Agents sowie der Validierung KI-generierter Ergebnisse • Fähigkeit, Projekte von der Anforderungsaufnahme bis zum Deployment in die Produktion eigenständig zu steuern • Ausgeprägte Problemlösungskompetenz und hohe Detailgenauigkeit • Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten im Umgang mit technischen und nichttechnischen Stakeholdern • Von Vorteil: Erfahrung mit Infrastructure as Code und der Verwaltung von Cloud-Infrastrukturen • Von Vorteil: Kenntnisse in Identity Resolution und Master Data Management • Von Vorteil: Verständnis von Data Governance, dem Umgang mit personenbezogenen Daten (PII) und Data Masking • Von Vorteil: Erfahrung in der Optimierung der Performance von Cloud Data Warehouses und im Management von Infrastrukturkosten

🏖️ Vorteile

• Wirkungsvolle Arbeit an bedeutenden Dateninitiativen • Moderne Cloud-Technologien, zeitgemäße Data-Engineering-Tools und KI-gestützte Entwicklungslösungen • Eigenverantwortung und Gestaltungsspielraum bei der selbstständigen Konzeption, Entwicklung und Umsetzung von Lösungen • Kollaboratives, unterstützendes und technisch geprägtes Teamumfeld • Berufliche Weiterentwicklung durch anspruchsvolle Projekte, kontinuierliches Lernen und den Einsatz moderner Technologien • Arbeitsumfeld mit Fokus auf sauberen Code, zuverlässige Daten, strukturierte Bereitstellungsprozesse und kontinuierliche Verbesserung