(Senior) Data Analyst in München I Data & AI I Baumlink
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Tech stack
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Job description
Pflege Datenmodellierung AWS Englisch E-Commerce Python Datenanalytik Active Directory GIT Programmiersprachen ETL Engineering Datenvisualisierung Visualisieren Deutsch, MunichPERMANENTVertragsartPERMANENTAnstellungsartFULL_TIMEOrtMunichIndustryData & AIGehalt pro Jahr€85,000.00 EUR
Als Teil des Data Analytics Teams werden neue Mitarbeiter verschiedene Abteilungen unterstützen, um Produkte und Abläufe kontinuierlich zu verbessern. Dies geschieht durch den Aufbau von Daten-Pipelines, die Definition und Pflege von KPIs zur Erstellung von Visualisierungen sowie die Durchführung von Ad-hoc-Analysen. Diese Arbeit hilft der Organisation, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen., * Bereitstellung genauer und zeitnaher Daten für das gesamte Unternehmen
- Durchführung von predictive Analysen und cancellation forcasting
- Entwicklung und Einsatz prädiktiver Modelle
- Direkte Zusammenarbeit mit Stakeholdern zur Problemlösung und Priorisierung
- Verwaltung des gesamten Datenflusses: Sammlung, Extraktion, Bereinigung und Aggregation
- Erstellung und Pflege systematischer Berichte und Dashboards
- Durchführung komplexer Ad-hoc-Analysen und prädiktiver Analysen
-
Zusammenarbeit mit den Teams für Data Engineering und Data Science Unser Tech-Stack:
- Database: AWS Stack (Redshift, Athena, Glue, S3).
- Data Pipelines: Airflow, DBT.
- Data Visualization: Looker.
- Data Analytics: SQL, Python.
- Collaboration: Git, Deine Benefits:
- Einfluss auf Millionen Nutzer unseres Produkts monatlich ausüben
- Verantwortungsvolles Wachstum von Beginn an
- Persönliche Weiterentwicklung durch: Regelmäßiges Feedback, Workshops, Wissensaustausch
- Persönliches Entwicklungsbudget plus 2 Extra-Tage für: Konferenzbesuche, Buchkäufe, Kurse und mehr
- Vernetzung mit internationalen, vielfältigen Kollegen: Bei der Arbeit, Bei regelmäßigen Events, 2 Bürotage pro Woche im Team
- Möglichkeit, bis zu 8 Wochen jährlich in anderen lokalen Büros zu arbeiten
- Großzügige Urlaubsregelung: 28 bezahlte Urlaubstage, Option auf bis zu 10 zusätzliche unbezahlte Urlaubstage, Rabatte auf firmeneigene Unterkünfte
Requirements
B Studienberufe, * Mindestens 4 Jahre Berufserfahrung in der Datenanalyse mit nachweislichen Erfolgen
- Erfahrung in der E-Commerce-Analyse von Vorteil
- Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse, einschließlich ETL-Pipelines und Datenmodellierung
- Beherrschung einer strukturierten Programmiersprache (z.B. Python oder R)
- Fähigkeit, aus großen Datensätzen Erkenntnisse zu gewinnen und diese zu visualisieren
- Neugier und Leidenschaft für Big-Data-Lösungen und -Methoden
- Sehr gute Englisch und Deutsch Kenntnisse
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