Analytics Engineer / Data Analyst
Role details
Job location
Tech stack
Job description
Das ist eine kombinierte Rolle: Den Großteil deiner Zeit verbringst du mit Analytics Engineering (dem Aufbau einer modellierten, getesteten und dokumentierten Datenschicht) und Data Analytics (dem Übersetzen dieser Daten in Insights und Entscheidungen) - dazu ein bisschen hands-on Data Engineering, um die Pipelines am Laufen zu halten. Wenn du Daten gerne end-to-end besitzt - von der Rohquelle bis zum Dashboard, dem ein:e Stakeholder:in wirklich vertraut - und echten Einfluss in einem wachsenden europäischen FinTech suchst, freuen wir uns auf dich. Jetzt bewerben!, * 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
Requirements
- 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
Benefits & conditions
- Eine bedeutungsvolle Rolle in einem wachsenden europäischen FinTech mit echtem Einfluss auf Produkt und Strategie
- Flache Hierarchien, ein internationales Team, echte Startup-Kultur und viel Eigenverantwortung
- Flexible Arbeitszeiten und hybrides Arbeiten - von zu Hause und/oder in unseren modernen, zentralen Büros in Innsbruck und Wien
- Spannende Projekte und die Freiheit, eigene Ideen in ein aufstrebendes Scale-up einzubringen
- Regelmäßige Team-Events und Workations
Aus rechtlichen Gründen weisen wir darauf hin, dass das Bruttomonatsgehalt für diese Vollzeitstelle bei EUR 3.954,00 (14x jährlich) gemäß IT-Kollektivvertrag beginnt, mit klarer Bereitschaft zur Überzahlung je nach Qualifikation und Berufserfahrung.
Alles Weitere erzählen wir dir gerne in einem persönlichen Gespräch - wir freuen uns auf dich!