Data Analytics Engineer Campaigning

Der ideale Kandidat verfügt über einen erfolgreichen Studienabschluss in (Wirtschafts-)Informatik, Wirtschaftswissenschaften oder einem vergleichbaren Studiengang. Sehr gute Kenntnisse in Python sind erforderlich, um die Pipeline- und Softwareentwicklung effektiv durchzuführen. Zudem sollten Sie über gute SQL-Kenntnisse für die Datenmodellierung und -analyse verfügen. Erfahrungen im Aufbau, Betrieb und in der Wartung von Daten-Pipelines sind von Vorteil. Ein routinierter Umgang mit modernen Software-Engineering-Praktiken wie Git, Code Reviews, CI/CD und Testing wird erwartet. Eine 'Hands-on'-Mentalität sowie die Bereitschaft, sich in neue Themen und Technologien einzuarbeiten, sind ebenfalls wichtig. Praktische Erfahrungen mit AWS-Diensten wie Glue, Lambda und Step Functions sind wünschenswert, während Kenntnisse in Spark oder Databricks als Pluspunkt gelten.

Technologien

Python AWS Git

Soft Skills

Teamfähigkeit Kommunikation Analytisches Denken

Erforderliche Sprachen

Deutsch Englisch

Das Unternehmen bietet ein umfangreiches Portfolio rund um die Themen Mobilfunk, Internet und TV-Entertainment. In einem dynamischen Umfeld, das durch Innovation und Fortschritt geprägt ist, suchen wir ab sofort Unterstützung in Vollzeit für die Position des Data Analytics Engineer Campaigning. In dieser Rolle arbeiten Sie im Bereich Data & AI, der auf einer skalierenden AWS-Infrastruktur datengetriebene Services mit signifikantem Business-Impact entwickelt. Gemeinsam mit einem engagierten Team von Platform Engineers, Data Engineers, Data Analysts und Data Scientists setzen Sie moderne Technologien ein, um maßgeschneiderte, datengetriebene Services für verschiedene Fachabteilungen bereitzustellen. Ihre Hauptaufgabe wird es sein, das Kampagnenmanagement technisch und inhaltlich zu optimieren - von der Konzeptualisierung der Kampagnen bis hin zur Bewertung und Optimierung der Kampagnenperformance. Sie werden dafür verantwortlich sein, die AWS-basierten Campaigning-Daten-Pipelines zu entwickeln, die Datenqualität zu sichern und den Betrieb zu überwachen. Darüber hinaus orchestrieren Sie den Datenaustausch zwischen operativen und analytischen Systemen, um sicherzustellen, dass die benötigten Daten zur richtigen Zeit verfügbar sind.