Dein persönlicher KI-Karriere-Agent
Data Analytics Engineer(m/w/x)
Entwicklung von Datenquellen, Pipelines und analytischen Modellen für Kunden in der AI-, Data- & Analytics-Beratung. Mindestens zwei Jahre Erfahrung in Datenquellen- und Pipeline-Entwicklung sowie Data Vault 2.0, SQL, dbt Core oder Python Kenntnisse erforderlich. Fitness- und Yoga-Studio Sponsoring, flexible Arbeitszeiten.
Anforderungen
- Mindestens zwei Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Datenquellen und -pipelines
- Verwendung von Datenanalyse-Tools wie Tableau, Microsoft Power Plattform, AWS Quicksight, Knime, AWS Glue
- Umsetzung von analytischen Datenmodellen in Data Vault 2.0 mittels nativem SQL, dbt Core oder Python
- Kenntnis von Datenschutz- und Sicherheitsrichtlinien
- Umgang mit unterschiedlichen Datenstrukturen und deren Speicherformen
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Stakeholdern
- Freude am Unterstützen anderer
- Gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Aufgaben
- Analytische Daten-Modelle und Dashboards erstellen und pflegen
- Datenintegrität und -qualität sicherstellen
- Modulare Datenmodelle für Reports und Dashboards entwickeln
- Datenquellen und Datenpipelines im DevOps-Team eigenverantwortlich entwickeln
- Intensiven Austausch mit Kunden für professionelles Erwartungsmanagement pflegen
- Mit dem Projektteam kommunizieren, um den Projekterfolg zu gewährleisten
- Wissensaustausch und gegenseitige Unterstützung im Woodmark Team fördern
Berufserfahrung
- 1 - 2 Jahre
Ausbildung
- Abgeschlossene BerufsausbildungODER
- Bachelor-AbschlussODER
- Master-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – verhandlungssicher
- Englisch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Tableau
- Microsoft Power Plattform
- AWS Quicksight
- Knime
- AWS Glue
- SQL
- dbt Core
- Python
Benefits
Flexibles Arbeiten
- Flexible Arbeitszeiten
- Mobile Arbeit
Weiterbildungsangebote
- Unbegrenzte Weiterbildungsmöglichkeiten
Gesundheits- & Fitnessangebote
- Fitness- und Yoga-Studio Sponsoring
Betriebliche Altersvorsorge
- Betriebliche Altersvorsorge
Firmenwagen
- Attraktives Firmenwagen-Modell
Firmenfahrrad
- Jobrad-Modell
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Anforderungen
- Mindestens zwei Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Datenquellen und -pipelines
- Verwendung von Datenanalyse-Tools wie Tableau, Microsoft Power Plattform, AWS Quicksight, Knime, AWS Glue
- Umsetzung von analytischen Datenmodellen in Data Vault 2.0 mittels nativem SQL, dbt Core oder Python
- Kenntnis von Datenschutz- und Sicherheitsrichtlinien
- Umgang mit unterschiedlichen Datenstrukturen und deren Speicherformen
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Stakeholdern
- Freude am Unterstützen anderer
- Gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Aufgaben
- Analytische Daten-Modelle und Dashboards erstellen und pflegen
- Datenintegrität und -qualität sicherstellen
- Modulare Datenmodelle für Reports und Dashboards entwickeln
- Datenquellen und Datenpipelines im DevOps-Team eigenverantwortlich entwickeln
- Intensiven Austausch mit Kunden für professionelles Erwartungsmanagement pflegen
- Mit dem Projektteam kommunizieren, um den Projekterfolg zu gewährleisten
- Wissensaustausch und gegenseitige Unterstützung im Woodmark Team fördern
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- 1 - 2 Jahre
Ausbildung
- Abgeschlossene BerufsausbildungODER
- Bachelor-AbschlussODER
- Master-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – verhandlungssicher
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Tools & Technologien
- Tableau
- Microsoft Power Plattform
- AWS Quicksight
- Knime
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- SQL
- dbt Core
- Python
Benefits
Flexibles Arbeiten
- Flexible Arbeitszeiten
- Mobile Arbeit
Weiterbildungsangebote
- Unbegrenzte Weiterbildungsmöglichkeiten
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Über das Unternehmen
Woodmark Consulting AG
Branche
IT
Beschreibung
Die Woodmark Consulting AG gehört zu den führenden deutschen IT-Beratungsunternehmen für AI, Data & Analytics.
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