Analytics & Data Engineer (m/w/d)
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Rolle
In dieser Rolle gestaltest du als Analytics Engineer die Datenbasis des Unternehmens, damit fundierte, datenbasierte und kundenorientierte Entscheidungen möglich werden. Du arbeitest im Bereich Customer und Business Intelligence in enger Abstimmung mit internen Stakeholdern sowie Data-Science-Expertinnen und -Experten. Du verantwortest den Aufbau, die Weiterentwicklung und Qualitätssicherung von Datenarchitekturen, Datenpipelines und analytischen Modellen. Zudem übernimmst du die fachliche Verantwortung für datenbezogene Erweiterungs- und Einführungsprojekte mit Wirkung auf strategische und operative Unternehmensbereiche. So trägst du entscheidend dazu bei, Daten in einen messbaren Mehrwert für das Geschäft zu transformieren.
Verantwortung
- Du verantwortest den Aufbau und die Weiterentwicklung einer unternehmensweiten Datenbasis für kundenorientierte Entscheidungen.
- In dieser Rolle konzipierst und implementierst du moderne Datenpipelines sowie ETL-/ELT-Prozesse im bestehenden Data-Stack.
- Als Data & Analytics Engineer übernimmst du den Betrieb und die Überwachung der Datenpipelines für stabile, qualitativ hochwertige Datenflüsse.
- Du entwickelst die Datenarchitektur in Abstimmung mit fachlichen und technischen Anforderungen kontinuierlich weiter.
- In dieser Rolle erstellst du datengetriebene Modelle, Analysen und Handlungsempfehlungen zur Unterstützung strategischer und operativer Entscheidungen.
- Du koordinierst Anforderungen und Prioritäten mit internen Stakeholdern und arbeitest eng mit Data-Science-Expertinnen und -Experten zusammen.
- Abgeschlossenes Studium in (Wirtschafts-)Informatik, Statistik, Mathematik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
- Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering mit Aufbau von Datenpipelines und Arbeit mit Cloud Data Warehouses
- Fundierte SQL-Kenntnisse sowie Routine im Umgang mit relationalen Datenbanken
- Sicherer Einsatz von Python zur Entwicklung und Automatisierung datenbezogener Prozesse, idealerweise mit produktivem Einsatz von dbt
- Praxis in Projektmanagement in datengetriebenen Umgebungen und in der Zusammenarbeit mit Fachbereichen und Data-Science-Teams
- Interesse an modernen Azure-basierten Data-Stacks und daran, dich in neue Tools, Architekturen und komplexe ETL-/ELT-Prozesse einzuarbeiten
- Fliessend in Deutsch
- Flexible Arbeitszeitgestaltung
- Attraktive Mitarbeiterrabatte
- Überdurchschnittliche Ferien- und Freitage
- Attraktive Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten
- Markt- und leistungsgerechte Löhne
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