Analytics Engineer / Data Analyst (m/w/d)

Über die Stelle

Wir suchen eine:n Analytics Engineer / Data Analyst für unser Business Intelligence & Analytics Team – an unserem Standort in Innsbruck oder Wien, oder remote innerhalb der EU – ab sofort.

Das ist eine kombinierte Rolle: Den Großteil deiner Zeit verbringst du mit Analytics Engineering (dem Aufbau einer modellierten, getesteten und dokumentierten Datenschicht) und Data Analytics (dem Übersetzen dieser Daten in Insights und Entscheidungen) – dazu ein bisschen hands-on Data Engineering, um die Pipelines am Laufen zu halten. Wenn du Daten gerne end-to-end besitzt – von der Rohquelle bis zum Dashboard, dem ein:e Stakeholder:in wirklich vertraut – und echten Einfluss in einem wachsenden europäischen FinTech suchst, freuen wir uns auf dich. Jetzt bewerben!

Deine Aufgaben

• Analytics Engineering – das Herzstück der Rolle
• Design, Aufbau und Pflege unserer Transformationsschicht in dbt auf BigQuery – gut strukturierte, getestete und dokumentierte Datenmodelle, die Analytics, Data Science und Self-Service-BI ermöglichen
• Aufbau und Weiterentwicklung des semantischen/BI-Layers in Looker (LookML): verlässliche, unternehmensweit konsistente Metriken und Dashboards für Teams im ganzen Unternehmen
• Sicherstellung der Datenqualität end-to-end – Tests, Dokumentation und kontinuierliche Verbesserung über den gesamten Stack
• Data Analytics – das Herzstück der Rolle
• Analyse großer Datensätze, um Trends, Muster und Anomalien sichtbar zu machen, die Produkt- und Business-Entscheidungen treiben
• Definition, Umsetzung und Monitoring von KPIs über verschiedene Geschäftsbereiche hinweg
• Unterstützung des Managements bei Forecasts, Szenarioanalysen und Ad-hoc-Deep-Dives
• Insights und Ergebnisse klar und überzeugend an Stakeholder:innen im gesamten Unternehmen kommunizieren und präsentieren
• Measurement & Product Analytics – End-to-End-Ownership
• Gemeinsam mit Produkt- und Engineering-Teams Event-Tracking und Instrumentierung definieren und aufsetzen – entscheiden, was gemessen wird, und dafür sorgen, dass es sauber und verlässlich in den Daten landet
• Produkt- und Business-Fragen in klar definierte Metriken übersetzen – vom Tracking-Plan bis ins Datenmodell
• Diese Metriken auf Dashboards zum Leben erwecken, die Stakeholder:innen wirklich für Entscheidungen nutzen
• Ein bisschen Data Engineering
• Mithilfe bei Pflege und Ausbau unserer ELT-Pipelines und Orchestrierung (Fivetran, Dagster) – für eine verlässliche Ingestion und ein performantes Warehouse
• AI als Effizienzhebel
• AI-Tools einsetzen, um Analysen zu beschleunigen und Self-Service-Analytics zu ermöglichen – z.B. Conversational Analytics in Looker oder AI-gestützte Auswertungen
• Mitgestaltung beim Aufbau AI-gestützter interner Werkzeuge und Automatisierungen, etwa Agenten für wiederkehrende Analyse- und Reporting-Aufgaben
  

Dein Profil

• SQL ist ein Must-have – du schreibst komplexe Queries souverän
• Fundierte, praktische Erfahrung mit dbt (Datenmodellierung, Testing, Dokumentation) – das ist zentral für die Rolle
• Erfahrung mit einem Cloud-Data-Warehouse; BigQuery bevorzugt
• Erfahrung mit einem BI-/Semantik-Layer; Looker/LookML bevorzugt (Tableau oder Power BI ebenfalls willkommen)
• Sicherer Umgang mit Python für Analyse, Datenaufbereitung und Automatisierung
• Analytisches Denkvermögen kombiniert mit einem ausgeprägten Gespür für Business Impact
• Erfahrung darin, Metriken zu definieren und Event-Tracking gemeinsam mit Engineering zu instrumentieren (Tracking-Pläne, Event-Taxonomien) – du bist es gewohnt, Measurement von der Definition bis zum Dashboard zu verantworten
• Proaktive, selbstständige Arbeitsweise und klare Kommunikation gegenüber technischen wie nicht-technischen Zielgruppen
• Offenheit und Neugier gegenüber AI-Tools im Analytics-Kontext – du nutzt sie aktiv, um effizienter zu arbeiten, und beurteilst ihre Ergebnisse kritisch
• Sehr gute Englischkenntnisse (Arbeitssprache); Deutschkenntnisse von Vorteil

Nice to have

• Erfahrung mit Tools für Datentransformation/Orchestrierung (Dagster, Airflow, Prefect)
• Erfahrung mit Product-Analytics-Tools (z.B. Mixpanel, GA4 o.ä.)
• Vertrautheit mit FinTech-/Payments-Daten
• Kenntnisse in Machine Learning, Statistik oder Advanced Analytics
• Erste Erfahrung mit AI-gestützter Analyse oder Agenten-Frameworks

Warum wir?

• Eine bedeutungsvolle Rolle in einem wachsenden europäischen FinTech mit echtem Einfluss auf Produkt und Strategie
• Flache Hierarchien, ein internationales Team, echte Startup-Kultur und viel Eigenverantwortung
• Flexible Arbeitszeiten und hybrides Arbeiten – von zu Hause und/oder in unseren modernen, zentralen Büros in Innsbruck und Wien
• Spannende Projekte und die Freiheit, eigene Ideen in ein aufstrebendes Scale-up einzubringen
• Regelmäßige Team-Events und Workations

Aus rechtlichen Gründen weisen wir darauf hin, dass das Bruttomonatsgehalt für diese Vollzeitstelle bei EUR 3.954,00 (14x jährlich) gemäß IT-Kollektivvertrag beginnt, mit klarer Bereitschaft zur Überzahlung je nach Qualifikation und Berufserfahrung.

Alles Weitere erzählen wir dir gerne in einem persönlichen Gespräch – wir freuen uns auf dich!

Über uns

Bluecode ist ein europäischer Bezahldienst, der bargeldloses Bezahlen per Mobiltelefon ermöglicht.

Bluecode ist direkt mit dem Bankkonto der Nutzer:innen verbunden oder kann als Prepaid-Lösung verwendet werden. Das System ist über Apps von Banken, Händlern und weiteren Anbietern sowie über die eigene Bluecode App nutzbar. Durch die Zusammenarbeit mit internationalen Netzwerken wie Alipay+, Discover® Network und EMPSA wird Bluecode weltweit akzeptiert.

Hinter Bluecode steht ein internationales Team von mehr als 70 Mitarbeiter:innen in Österreich, Deutschland, der Schweiz und weiteren Ländern. Unsere Büros befinden sich im Zentrum von Wien und Innsbruck.

Was uns antreibt, ist die Leidenschaft, die Zukunft des Bezahlens aktiv mitzugestalten. Dafür suchen wir Menschen, die unsere ambitionierten Ziele teilen und gemeinsam mit uns die nächste Generation des mobilen Bezahlens voranbringen möchten.

Erfahre mehr unter www.bluecode.com oder schaue dir dieses Video an.