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Analytics Engineer(m/w/x)

Nürnberg
Full-timeWith Home OfficeExperienced
AI/ML
Data Science

Entwicklung und Betrieb von Datenplattformen und Data Products mit Python-basierten ETL-Prozessen. Mehrjährige Erfahrung als Analytics Engineer oder Data Engineer erforderlich. Bis zu 32 Tage Urlaub und Firmenwagen.

Requirements

  • Mehrjährige Erfahrung als Analytics Engineer, Data Engineer oder analytics-orientierter Software Engineer
  • Erfahrung mit modernen Cloud-Data-Stacks und Warehouse-zentrierten Architekturen
  • Sehr gute SQL-Kenntnisse (inkl. komplexer Transformationen mit CTEs)
  • Starke Python-Kenntnisse für ETL-Entwicklung
  • Erfahrung im Aufbau und Betrieb von skalierbaren Datenplattformen
  • Erfahrung in der Datenmodellierung für Analytics- und AI-Workloads
  • Kenntnisse in Data Quality, Data Lineage, Testing und Data Governance
  • Fähigkeit pragmatische Architekturentscheidungen zu treffen und umzusetzen
  • Erfahrung in der Analyse größerer Datenmengen
  • Erfahrung in der Aufbereitung und Visualisierung von Daten für anspruchsvolle Stakeholder
  • Sicherer Umgang mit heterogenen Datenquellen und mehreren Cloud-Umgebungen
  • Erfahrung mit Infrastructure-as-Code-Tools wie Terraform
  • Neugier
  • Strukturierte und detailorientierte Arbeitsweise
  • Aktive Nutzung von AI-Coding-Assistenten im Engineering-Workflow
  • Sehr gute Deutschkenntnisse (C1+)
  • Sehr gute Englischkenntnisse (C1+)

Tasks

  • Datenplattform und Data Products entwickeln und betreiben
  • Dateninfrastruktur aufbauen
  • Skalierbare Pipelines für Analytics- und AI-Anwendungen entwickeln
  • Daten für unterschiedliche Use Cases modellieren
  • Python-basierte ETL-Prozesse entwickeln
  • Daten über Cloud-Umgebungen hinweg zuverlässig, nachvollziehbar und nutzbar machen
  • Grundlage für datengetriebene Entscheidungen schaffen
  • Datenarchitektur, Datenqualität und Data Governance weiterentwickeln
  • Data Products und zentrale Datenplattform von Grund auf konzipieren und entwickeln
  • Dateninfrastruktur über heterogene Datenquellen und Cloud-Umgebungen entwerfen und implementieren
  • Skalierbare Datenpipelines (Batch und Near-Real-Time) in Python entwickeln und betreiben
  • Datenstrukturen für Produktanalysen, Business-KPIs, Produktfeatures, RAG-Pipelines und AI-Workloads modellieren
  • Klare und konsistente KPIs mit Stakeholdern definieren
  • Einheitliche KPI-Nutzung über Systeme und Teams sicherstellen
  • Hochwertige, nachvollziehbare und AI-ready Daten über die Plattform verfügbar machen
  • Datenqualitäts-Standards (inkl. Tests, Monitoring, Data Lineage) definieren und implementieren
  • Größere Datenmengen analysieren
  • Neue Datenquellen identifizieren und erschließen
  • Zusammenarbeit mit Product-, Engineering-, Sales- und AI-Teams zur Ermöglichung datengetriebener und AI-basierter Features
  • Datenmodelle, Qualitätsstandards, Abläufe und Data Governance weiterentwickeln
  • AI-Assistenten zur Beschleunigung von Entwicklung, Exploration und Debugging nutzen

Work Experience

  • approx. 1 - 4 years

Education

  • Vocational certificationOR
  • Bachelor's degreeOR
  • Master's degree

Languages

  • GermanBusiness Fluent
  • EnglishBusiness Fluent

Tools & Technologies

  • Cloud-Data-Stacks
  • Warehouse-zentrierte Architekturen
  • SQL
  • Python
  • Terraform
  • AI-Coding-Assistenten

Benefits

Flexible Working

  • Flexible Arbeitszeitgestaltung

More Vacation Days

  • Bis zu 32 Tage Urlaub

Corporate Discounts

  • Corporate Benefits
  • Eis

Additional Allowances

  • Steuerfreier Sachbezug

Company Vehicle

  • Firmenwagen

Company Bike

  • Bikeleasing

Retirement Plans

  • Betriebliche Altersvorsorge

Team Events

  • Gemeinsame Firmenevents

Snacks & Drinks

  • Kostenlose Softgetränke
  • Kaffee
  • Obst
  • Schokolade

Mental Health Support

  • Massagen
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