> Markdown version of [/jobs/ext/1460767-analytics-engineer-data-analyst](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/1460767-analytics-engineer-data-analyst). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Analytics Engineer / Data Analyst - **Company:** Blue Code International AG - **Location:** Innsbruck, Austria - **Salary:** €55,356.0 - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Artificial Intelligence, Airflow, Data Analysis, Big Data, BigQuery, Cloud Computing, Information Engineering, Data Transformation, Data Warehousing, Google Analytics, Python (Programming Language), Machine Learning, Power BI, Mixpanel, SQL Databases, Tableau (Software), Data Processing, Data Analytics, Looker Analytics - **Published:** July 28, 2026 - **Apply:** https://www.adzuna.at/details/5817344862 ## About the Role * SQL ist ein Must-have - du schreibst komplexe Queries souverän * Fundierte, praktische Erfahrung mit dbt (Datenmodellierung, Testing, Dokumentation) - das ist zentral für die Rolle * Erfahrung mit einem Cloud-Data-Warehouse; BigQuery bevorzugt * Erfahrung mit einem BI-/Semantik-Layer; Looker/LookML bevorzugt (Tableau oder Power BI ebenfalls willkommen) * Sicherer Umgang mit Python für Analyse, Datenaufbereitung und Automatisierung * Analytisches Denkvermögen kombiniert mit einem ausgeprägten Gespür für Business Impact * Erfahrung darin, Metriken zu definieren und Event-Tracking gemeinsam mit Engineering zu instrumentieren (Tracking-Pläne, Event-Taxonomien) - du bist es gewohnt, Measurement von der Definition bis zum Dashboard zu verantworten * Proaktive, selbstständige Arbeitsweise und klare Kommunikation gegenüber technischen wie nicht-technischen Zielgruppen * Offenheit und Neugier gegenüber AI-Tools im Analytics-Kontext - du nutzt sie aktiv, um effizienter zu arbeiten, und beurteilst ihre Ergebnisse kritisch * Sehr gute Englischkenntnisse (Arbeitssprache); Deutschkenntnisse von Vorteil Nice to have * Erfahrung mit Tools für Datentransformation/Orchestrierung (Dagster, Airflow, Prefect) * Erfahrung mit Product-Analytics-Tools (z.B. Mixpanel, GA4 o.ä.) * Vertrautheit mit FinTech-/Payments-Daten * Kenntnisse in Machine Learning, Statistik oder Advanced Analytics * Erste Erfahrung mit AI-gestützter Analyse oder Agenten-Frameworks ## Description * Analytics Engineering - das Herzstück der Rolle + Design, Aufbau und Pflege unserer Transformationsschicht in dbt auf BigQuery - gut strukturierte, getestete und dokumentierte Datenmodelle, die Analytics, Data Science und Self-Service-BI ermöglichen + Aufbau und Weiterentwicklung des semantischen/BI-Layers in Looker (LookML): verlässliche, unternehmensweit konsistente Metriken und Dashboards für Teams im ganzen Unternehmen + Sicherstellung der Datenqualität end-to-end - Tests, Dokumentation und kontinuierliche Verbesserung über den gesamten Stack * Data Analytics - das Herzstück der Rolle + Analyse großer Datensätze, um Trends, Muster und Anomalien sichtbar zu machen, die Produkt- und Business-Entscheidungen treiben + Definition, Umsetzung und Monitoring von KPIs über verschiedene Geschäftsbereiche hinweg + Unterstützung des Managements bei Forecasts, Szenarioanalysen und Ad-hoc-Deep-Dives + Insights und Ergebnisse klar und überzeugend an Stakeholder:innen im gesamten Unternehmen kommunizieren und präsentieren * Measurement & Product Analytics - End-to-End-Ownership + Gemeinsam mit Produkt- und Engineering-Teams Event-Tracking und Instrumentierung definieren und aufsetzen - entscheiden, was gemessen wird, und dafür sorgen, dass es sauber und verlässlich in den Daten landet + Produkt- und Business-Fragen in klar definierte Metriken übersetzen - vom Tracking-Plan bis ins Datenmodell + Diese Metriken auf Dashboards zum Leben erwecken, die Stakeholder:innen wirklich für Entscheidungen nutzen * Ein bisschen Data Engineering + Mithilfe bei Pflege und Ausbau unserer ELT-Pipelines und Orchestrierung (Fivetran, Dagster) - für eine verlässliche Ingestion und ein performantes Warehouse * AI als Effizienzhebel + AI-Tools einsetzen, um Analysen zu beschleunigen und Self-Service-Analytics zu ermöglichen - z.B. Conversational Analytics in Looker oder AI-gestützte Auswertungen + Mitgestaltung beim Aufbau AI-gestützter interner Werkzeuge und Automatisierungen, etwa Agenten für wiederkehrende Analyse- und Reporting-Aufgaben ## Related Videos - [Data Science in Retail](https://www.wearedevelopers.com/videos/586-data-science-in-retail) - [From Messy Queries to Scalable Systems - How Data Engineering actually works](https://www.wearedevelopers.com/videos/100203-from-messy-queries-to-scalable-systems-how-data-engineering-actually-works) - [Alibaba Big Data and Machine Learning Technology](https://www.wearedevelopers.com/videos/37-alibaba-big-data-and-machine-learning-technology) - [Data Governance in the Era of AI](https://www.wearedevelopers.com/videos/1622-data-governance-in-the-era-of-ai) - [Making Data Warehouses fast. 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