Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenmodelle für Marketinganalysen und Geschäftsentscheidungen.
- Unternehmen: Datengetriebenes Unternehmen mit Fokus auf Marketing-Insights.
- Vorteile: Flexibles Remote-Arbeiten, langfristige Engagements und professionelle Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Zusammenarbeit mit Stakeholdern zur Lösung bedeutender Geschäftsherausforderungen.
- Warum dieser Job: Nutze moderne Technologien und mache einen echten Unterschied im Marketingbereich.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Analytics Engineering und starke SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 110000 CHF pro Jahr.
Diese Position wird im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und nächsten Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen Senior Analytics Engineer – Marketing Data mit Sitz in der Schweiz. Treten Sie einer datengestützten Umgebung bei, in der die Analyse-Engineering eine Schlüsselrolle bei der Umwandlung von Marketingdaten in umsetzbare Geschäftseinblicke spielt.
In dieser Rolle werden Sie Datenmodelle entwerfen und optimieren, die Marketinganalysen und Geschäftsentscheidungen unterstützen. Sie werden umfangreich mit Google Analytics-Daten, Snowflake, SQL und Python arbeiten, um zuverlässige, skalierbare Datenlösungen zu erstellen. In Zusammenarbeit mit den Geschäftspartnern werden Sie komplexe Anforderungen in klare technische Ergebnisse übersetzen. Sie helfen sicherzustellen, dass die Datenqualität, Konsistenz und Genauigkeit während des gesamten Datenpipelines gewährleistet sind. In einer kollaborativen, versionskontrollierten Entwicklungsumgebung tragen Sie zu robusten Engineering-Praktiken und kontinuierlicher Verbesserung bei. Diese Gelegenheit ist ideal für einen erfahrenen Analytics Engineer, der starke technische Expertise mit Geschäftswissen und einer proaktiven, problemlösenden Denkweise kombiniert.
Verantwortlichkeiten
- Entwerfen, entwickeln und pflegen Sie skalierbare Datenmodelle, Transformationen und Materialisierungen in Snowflake zur Unterstützung von Marketinganalysen und Geschäftsberichten.
- Arbeiten Sie praktisch mit Google Analytics-Daten in einer Produktionsumgebung und stellen Sie sicher, dass Marketingdaten genau strukturiert und für Analysen leicht verfügbar sind.
- Entwickeln, überprüfen, beheben und optimieren Sie SQL-Abfragen und Python-Code, um die Datenverarbeitung, Zuverlässigkeit und Leistung zu verbessern.
- Analysieren Sie API-Dokumentationen und übersetzen Sie Endpunkte, Objekte, Felder und Identifikatoren in praktische Datenintegrationslösungen, die mit den Geschäftsanforderungen übereinstimmen.
- Implementieren und pflegen Sie Datenvalidierungspraktiken über mehrere Phasen der Datenpipelines hinweg, um die Datenintegrität, Konsistenz und Genauigkeit sicherzustellen.
- Wenden Sie Git-basierte Entwicklungsabläufe an, einschließlich Versionskontrolle, Codeüberprüfungen, Tests und CI/CD-Praktiken, um hohe Engineering-Standards aufrechtzuerhalten.
- Zusammenarbeiten mit Stakeholdern, um Anforderungen zu sammeln, unklare Geschäftsbedürfnisse zu klären, Diskussionen zu strukturieren und Erkenntnisse in präzise, umsetzbare technische Spezifikationen zu übersetzen.
- Identifizieren Sie Möglichkeiten zur Verbesserung von Datenmodellen, Transformationslogik, Pipeline-Zuverlässigkeit und allgemeinen Prozessen im Analytics Engineering.
Anforderungen
- Mindestens 5 Jahre relevante Berufserfahrung im Bereich Analytics Engineering, Datenengineering, Marketingdaten oder einem eng verwandten Bereich.
- Praktische Berufserfahrung mit Google Analytics-Daten in einer Geschäfts- oder Produktionsumgebung. Akademische Kurse, Zertifizierungen oder selbstgesteuerte Projekte allein erfüllen dieses Kriterium nicht.
- Berufserfahrung in der Unterstützung von Dateninitiativen in einem Einzelhandels- oder E-Commerce-Umfeld.
- Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse, einschließlich Erfahrung im Entwerfen von zweckmäßigen Datenmodellen, Transformationen und Materialisierungen in Snowflake.
- Praktische Kenntnisse in Python, mit der Fähigkeit, Code zu lesen, zu bewerten, zu debuggen, zu beheben und zu verbessern, der von anderen geschrieben wurde.
- Erfahrung in der Interpretation von API-Dokumentationen und der Zuordnung von API-Endpunkten, Objekten, Feldern und Identifikatoren zu geschäftlichen und technischen Anforderungen.
- Praktische Erfahrung mit Git und versionskontrollierten Entwicklungsabläufen, einschließlich Codeüberprüfungen, Tests und CI/CD.
- Starkes Verständnis von Datenqualitäts- und Validierungstechniken in verschiedenen Phasen einer Datenpipeline.
- Exzellente Fähigkeiten im Stakeholder-Management und in der Anforderungserhebung, mit der Fähigkeit, Struktur in unklare Diskussionen zu bringen und Geschäftsbedürfnisse in klare technische Lösungen umzuwandeln.
- Außergewöhnliche schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch, mit der Fähigkeit, technische Konzepte klar sowohl technischen als auch nicht-technischen Zielgruppen zu kommunizieren.
- Eine proaktive, analytische und detailorientierte Denkweise, kombiniert mit starken Problemlösungsfähigkeiten und der Fähigkeit, effektiv in einer Remote-Umgebung zu arbeiten.
Vorteile
- Remote-Arbeit: Arbeiten Sie remote von überall, was Flexibilität in Ihrer Arbeitsumgebung bietet.
- Langfristiges Engagement: Eine Gelegenheit, zu laufenden Initiativen im Bereich Datenengineering und Marketinganalysen durch einen langfristigen Vertrag beizutragen.
- Technischer Einfluss: Arbeiten Sie mit modernen Datentechnologien, einschließlich Snowflake, SQL, Python, Google Analytics und API-Integrationen.
- Geschäftsexposition: Arbeiten Sie mit Stakeholdern zusammen, um bedeutende geschäftliche Herausforderungen zu lösen und dateninformierte Entscheidungen zu unterstützen.
- Berufliche Entwicklung: Stärken Sie Ihre Expertise im Bereich Analytics Engineering, Datenmodellierung, Marketingdaten und Entwicklung skalierbarer Datenpipelines.
Senior Analytics Engineer - Marketing Data Arbeitgeber: Jobgether SRL
Als Arbeitgeber bietet unser Partnerunternehmen eine spannende Möglichkeit, die künstlerische Leitung eines Multiplayer-Spiels in der Schweiz zu übernehmen. Mit einem flexiblen, vollständig remote Arbeitsmodell und einem Fokus auf offene Zusammenarbeit in einem talentierten, selbstverwalteten Team, fördert das Unternehmen eine Kultur des kreativen Austauschs und der persönlichen Weiterentwicklung. Hier haben Sie die Chance, Ihre künstlerische Vision in einem dynamischen Umfeld zu verwirklichen und an der Entwicklung innovativer Inhalte für ein wachsendes Publikum mitzuwirken.
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Analytics Engineer - Marketing Data erhalten könntest
✨Tausch dich mit Datenexperten aus
Such nach lokalen Meetup-Gruppen oder Konferenzen in der Datenwissenschaft. Das ist eine super Gelegenheit, um mit Leuten zu reden, die schon in der Branche arbeiten, und eventuell sogar Insider-Tipps zu bekommen, wo Stellen zu vergeben sind.
✨Mach dich sichtbar mit Projekten
Erstelle ein paar spannende Projekte oder Analysen und teile sie auf Plattformen wie GitHub oder Kaggle. Wenn du einen coolen Algorithmus oder ein Data Vision Projekt hast, zeig es! Das bringt dich in die Sichtbarkeit und zeigt, was du drauf hast.
✨Kümmere dich um dein Netzwerk
Tausch dich mit ehemaligen Kommilitonen oder Professoren aus, die in der Datenwissenschaft tätig sind. Oft sind es die persönlichen Empfehlungen, die den Unterschied machen können, wenn es um die ersten Schritte in die Branche geht.
✨Bewirb dich direkt bei Firmen wie Jobgether SRL
Gehe auf die Karriere-Seite von Jobgether SRL und schau dir die offenen Stellen im Bereich Datenwissenschaft an. Nutze die Chance, direkt zu bewerben, weil das oft schneller und persönlicher ist als über Jobbörsen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Analytics Engineer - Marketing Data mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Heb din technisches Wissen hervor:Sorg dafür, dass du in deinem CV und im Anschreiben deine Kenntnisse in Data Science-Tools wie Python, R oder SQL deutlich machst. Verlinke eventuell auf Projekte oder Studien, die du realisiert hast, um dein Wissen zu untermauern. Bei uns bei Jobgether SRL suchen wir nach Leuten, die richtig mit Daten umgehen können!
Zahlenschwindler oder Problemlöser?:Überleg dir konkrete Beispiele, wie du mit Zahlen und Daten Herausforderungen gelöst hast. Das zeigt uns deine Fähigkeit, analytisch zu denken und komplexe Probleme zu bewältigen. In der Data Science sind solche Skills Gold wert!
Die perfekte Dokumentation:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, zeig uns deine Dokumentation! Gute Data Scientists präsentieren ihre Analysen und Resultate nachvollziehbar. So kannst du uns zeigen, dass du sowohl technische Skills hast als auch in der Lage bist, deine Arbeit verständlich zu kommunizieren.
Cooler Lebenslauf und Anschreiben:Dein Lebenslauf und dein Anschreiben sollten nicht nur ordentlich aussehen, sondern auch strukturiert und relevant für die Data Science sein. Mach deutlich, warum du bei Jobgether SRL arbeiten möchtest und was dich an Data Science begeistert. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft zeigen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobgether SRL vorbereitet
✨Data-Analysen ganz konkret
Mach dich bereit für technische Fragen über Datenanalysen und Statistiken. Du könntest gebeten werden, eine erste Datenanalyse durchzuführen oder Hypothesen mittels Daten zu validieren. Üb das mit echten Datensätzen, damit du die Tools wie Python oder R gut im Griff hast.
✨Das ideale Projekt-Portfolio
Sammle relevante Projekte in einem Portfolio, das dein Können zeigt. In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wollen die Arbeitgeber oft sehen, wie du an Herausforderungen herangegangen bist. Zeig uns deine besten Projekte, vielleicht sogar solche, die interessante Visualisierungen oder Machine Learning Modelle beinhalten.
✨Soft Skills sind nicht zu unterschätzen
Kommunikation ist ein wichtiger Teil im Data-Science-Bereich. Bereite dich darauf vor, darüber zu sprechen, wie du komplexe Daten für nicht-technische Stakeholder erklärt hast. Es könnte auch hilfreich sein, Beispiele zu teilen, wo du im Team gearbeitet hast, um Datenlösungen zu entwickeln.
✨Fragen zur Unternehmensstrategie
Mach dir Gedanken darüber, wie deine Rolle im Unternehmen Jobgether SRL zum geschäftlichen Erfolg beitragen kann. Bereite Fragen vor, die aufzeigen, dass du deren Datenstrategie verstehst und wie du aktiv zur Verbesserung beitragen kannst. Das zeigt, dass du nicht nur technisches Wissen, sondern auch Interesse am Unternehmen hast.
