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# Lead Analytics Engineer

- **Company:** Print & More GmbH
- **Location:** Uelzen, Germany
- **Experience:** Expert
- **Salary:** €62,500.0 - €79,500.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Sql Data Warehouse, Artificial Intelligence, Data Analysis, BigQuery, Continuous Integration, Extract Transform Load (ETL), Google Analytics, Python (Programming Language), Power BI, SQL Databases, Tableau (Software), Web Analytics, Snowflake, Git, Hubspot, Looker Analytics
- **Published:** October 27, 2026
- **Apply:** https://www.xing.com/jobs/uelzen-lead-analytics-engineer-158784641

## About the Role

* Erfahrung: Mehrjährige Erfahrung als Analytics Engineer oder Data Engineer, davon mehrere Jahre auf Senior-Niveau mit Verantwortung für Architekturentscheidungen.
 * dbt und Modellierung: Fundierte Praxis mit dbt und Datenmodellierung in einem Cloud Data Warehouse, idealerweise Snowflake. BigQuery, Redshift oder Fabric sind ebenso willkommen
 * SQL und Python: Sehr gutes SQL und sicheres Python für ETL und Reverse ETL.
 * Engineering-Praxis: Git, CI/CD sowie Tests, Monitoring und Alerting für Datenpipelines.
 * BI: Fundiertes Verständnis moderner BI-Lösungen wie Power BI (bevorzugt), Tableau, Looker, Superset oder Metabase.
 * Führung ohne Weisungsbefugnis: Du überzeugst durch Fachlichkeit und Kommunikation, gehst Konflikte konstruktiv an und arbeitest gern im Team.
 * Sprache: Sehr gute Deutschkenntnisse.
 * Pluspunkte: Erfahrung mit Web Analytics (z. B. GA4) oder in der Steuerung von Dienstleistern ist willkommen.

## Description

* Fachliche Führung: Du gibst dem Team die fachliche Richtung, triffst Architektur- und Modellierungsentscheidungen und verantwortest die Standards dafür.
 * Reviews: Du reviewst Änderungen vor der Produktivsetzung und entwickelst die Qualität unseres dbt-Projekts gemeinsam mit dem Team weiter.
 * Betrieb und Datenqualität: Du verantwortest Monitoring, Tests und Alerting, damit Probleme auffallen, bevor die Fachbereiche sie bemerken.
 * Hands-on: Du führst nicht nur über Reviews, sondern auch mit eigenem Code. Du bindest neue Datenquellen an, setzt Modelle nach unseren Standards um und springst bei Berichten ein, wenn es nötig ist.
 * Stakeholder: Du nimmst Anforderungen aus den Fachbereichen auf und übersetzt sie in tragfähige Datenlösungen.
 * AI und Data Activation: Du setzt neue Use Cases um, zum Beispiel Talk to your Data, und bringst Daten aus dem Warehouse in Systeme wie HubSpot oder SALESmanago.
 * Dienstleister: Du steuerst externe Partner fachlich.