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Senior Data Analyst / Analytics Engineer(m/w/x)
Datenpipelines (Airflow, BigQuery, DBT) für Deutschlands IPTV-Marktführer entwickeln und verantworten. 5-7 Jahre Erfahrung in Data Analytics, Data Science oder Data Engineering erforderlich. Arbeit an der Datenbasis für 30.000+ Filme und Serien.
Anforderungen
- 5-7 Jahre relevante Berufserfahrung in Data Analytics, Data Science oder Data Engineering
- Sehr gute Kenntnisse in SQL und Python
- Fundierte Erfahrung mit BigQuery oder vergleichbaren Cloud Data Warehouses
- Erfahrung mit Airflow, DBT und Git (von Vorteil)
- Erfahrung mit BI- und Visualisierungstools (z.B. Tableau)
- Denken in Geschäftsmodellen, KPIs und Produktwirkung
- Starkes analytisches Denkvermögen und strukturierte Arbeitsweise
- Hohe Eigenverantwortung und Priorisierungsfähigkeit
- Sehr gute Kommunikationsfähigkeit und Freude an Zusammenarbeit
- Sehr gute Deutschkenntnisse (Wort und Schrift)
Aufgaben
- Datenpipelines (Airflow, BigQuery, DBT) entwickeln
- Datenpipelines (Airflow, BigQuery, DBT) weiterentwickeln
- Stabilität der Datenpipelines gewährleisten
- Zentrale Datenmodelle im Data Warehouse designen
- Zentrale Datenmodelle im Data Warehouse verantworten
- Datenqualität durch Tests und Monitoring sicherstellen
- Performance und Kosten im Data Warehouse optimieren
- Neue Datenquellen mit Produkt-, Marketing- und Tech-Teams integrieren
- Komplexe Business-Fragestellungen in strukturierte Analysen übersetzen
- Nutzerverhalten, Churn-Treiber und Performance-Kennzahlen analysieren
- Klare Handlungsempfehlungen ableiten
- Datengetriebene Workflows konzipieren und aufbauen
- Implementierung von Workflows projektieren
- Statistische Modelle und Machine-Learning-Ansätze entwickeln
Berufserfahrung
- 5 - 7 Jahre
Ausbildung
- Bachelor-AbschlussODER
- Master-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- SQL
- Python
- BigQuery
- Airflow
- DBT
- Git
- Tableau
Benefits
Sonstige Vorteile
- Selbständiges Arbeiten
- Ausgiebiges Versicherungspaket
Lockere Unternehmenskultur
- Kompetentes und sympathisches Team
- Nette Kollegen
Startup-Atmosphäre
- Chance zum Aufbau eines Unternehmens
Weiterbildungsangebote
- Lernmöglichkeiten
Sinnstiftende Arbeit
- Gestaltungsspielraum
- Verantwortung
Modernes Büro
- Schönes Büro im Münchner Norden
Parkplatz & Pendelvorteile
- Gute Erreichbarkeit ÖPNV
Team Events & Ausflüge
- Tisch-Kicker
- Tischtennis
- Darts
Snacks & Getränke
- Freie Getränke
Sonstige Zulagen
- Attraktives Weiterbildungsbudget
Gesundheits- & Fitnessangebote
- EGYM Wellpass Mitgliedschaft
Flexibles Arbeiten
- Flexible Home-Office-Regelung
Noch nicht perfekt?
- yoummdayVollzeitmit HomeofficeSeniorBerlin, München, Halle (Saale)
- RECUP
Analytics Engineer(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeBerufserfahrenMünchen - MaibornWolff GmbH
Senior Data Engineer(m/w/x)
Vollzeit/Teilzeitmit HomeofficeSeniorMünchen - Zeppelin
Data Engineer(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeSeniorGarching bei München - science + computing AG
Senior Data Engineer(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeSeniorDüsseldorf, Stuttgart, Fürth, Hamburg, Berlin, Essen, Frankfurt am Main, München, Tübingen
Senior Data Analyst / Analytics Engineer(m/w/x)
Datenpipelines (Airflow, BigQuery, DBT) für Deutschlands IPTV-Marktführer entwickeln und verantworten. 5-7 Jahre Erfahrung in Data Analytics, Data Science oder Data Engineering erforderlich. Arbeit an der Datenbasis für 30.000+ Filme und Serien.
Anforderungen
- 5-7 Jahre relevante Berufserfahrung in Data Analytics, Data Science oder Data Engineering
- Sehr gute Kenntnisse in SQL und Python
- Fundierte Erfahrung mit BigQuery oder vergleichbaren Cloud Data Warehouses
- Erfahrung mit Airflow, DBT und Git (von Vorteil)
- Erfahrung mit BI- und Visualisierungstools (z.B. Tableau)
- Denken in Geschäftsmodellen, KPIs und Produktwirkung
- Starkes analytisches Denkvermögen und strukturierte Arbeitsweise
- Hohe Eigenverantwortung und Priorisierungsfähigkeit
- Sehr gute Kommunikationsfähigkeit und Freude an Zusammenarbeit
- Sehr gute Deutschkenntnisse (Wort und Schrift)
Aufgaben
- Datenpipelines (Airflow, BigQuery, DBT) entwickeln
- Datenpipelines (Airflow, BigQuery, DBT) weiterentwickeln
- Stabilität der Datenpipelines gewährleisten
- Zentrale Datenmodelle im Data Warehouse designen
- Zentrale Datenmodelle im Data Warehouse verantworten
- Datenqualität durch Tests und Monitoring sicherstellen
- Performance und Kosten im Data Warehouse optimieren
- Neue Datenquellen mit Produkt-, Marketing- und Tech-Teams integrieren
- Komplexe Business-Fragestellungen in strukturierte Analysen übersetzen
- Nutzerverhalten, Churn-Treiber und Performance-Kennzahlen analysieren
- Klare Handlungsempfehlungen ableiten
- Datengetriebene Workflows konzipieren und aufbauen
- Implementierung von Workflows projektieren
- Statistische Modelle und Machine-Learning-Ansätze entwickeln
Berufserfahrung
- 5 - 7 Jahre
Ausbildung
- Bachelor-AbschlussODER
- Master-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- SQL
- Python
- BigQuery
- Airflow
- DBT
- Git
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Benefits
Sonstige Vorteile
- Selbständiges Arbeiten
- Ausgiebiges Versicherungspaket
Lockere Unternehmenskultur
- Kompetentes und sympathisches Team
- Nette Kollegen
Startup-Atmosphäre
- Chance zum Aufbau eines Unternehmens
Weiterbildungsangebote
- Lernmöglichkeiten
Sinnstiftende Arbeit
- Gestaltungsspielraum
- Verantwortung
Modernes Büro
- Schönes Büro im Münchner Norden
Parkplatz & Pendelvorteile
- Gute Erreichbarkeit ÖPNV
Team Events & Ausflüge
- Tisch-Kicker
- Tischtennis
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Snacks & Getränke
- Freie Getränke
Sonstige Zulagen
- Attraktives Weiterbildungsbudget
Gesundheits- & Fitnessangebote
- EGYM Wellpass Mitgliedschaft
Flexibles Arbeiten
- Flexible Home-Office-Regelung
Über das Unternehmen
Exaring AG
Branche
Media
Beschreibung
Das Unternehmen entwickelt und betreibt die TV-Plattform waipu.tv und ist Marktführer in Deutschland für unabhängiges IPTV.
Noch nicht perfekt?
- yoummday
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Vollzeitmit HomeofficeSeniorBerlin, München, Halle (Saale) - RECUP
Analytics Engineer(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeBerufserfahrenMünchen - MaibornWolff GmbH
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Vollzeit/Teilzeitmit HomeofficeSeniorMünchen - Zeppelin
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