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# Data Analytics Engineer

- **Company:** Woodmark Consulting AG
- **Location:** Grasbrunn, Germany
- **Experience:** Experienced
- **Salary:** €63,500.0 - €83,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Third Normal Form, Amazon Web Services, Data Analysis, Data Integrity, Data Structures, Data Vault Modeling, Data Visualization, DevOps, JSON, Python (Programming Language), KNIME, Power BI, SQL Databases, Tableau (Software), Unstructured Data, Extensible Markup Language (XML), Powerquery, AWS Glue, Data Analytics, Star Schema
- **Published:** June 30, 2026
- **Apply:** https://www.xing.com/jobs/grasbrunn-data-analytics-engineer-155722028

## About the Role

Projekterfahrung: Du hastmindestens zwei Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Datenquellen und -pipelines, Datenmodellierung und -analyse, Datenvisualisierung und -reporting.

## Description

* Full-timeEmployment type: Full-time
 * €63,500 - €83,000 (XING estimate)
 * On-site, Anforderungen visualisieren: Basierend auf den Anforderungen des Kunden erstellst und pflegst du analytische Daten-Modelle und Dashboards, um sicherzustellen, dass sie den neuesten Geschäftsanforderungen entsprechen.

Datenintegrität und Datenqualität sicherstellen: Zur performanten Nutzung der Reports und Dashboard erstellst Du modulare Datenmodelle, die zugleich Datenintegrität und -qualität sicherstellen.

DevOps wird durchgehend gelebt: Du entwickelst in einem DevOps Team eigenverantwortlich Datenquellen und Datenpipelines, um eine effektive Datenbereitstellung für Use Cases und deren Nutzung zu gewährleisten., * deinen Kunden, um ein professionelles Erwartungsmanagement und deren Zufriedenheit sicherzustellen,

 * deinem Projektteam, um den Projekterfolg zu gewährleisten und natürlich
 * dem Woodmark Team, um den Wissensaustausch und die gegenseitige Unterstützung zu stärken., * der Verwendung von Datenanalyse-Tools wie z.B. Tableau, Microsoft Power Plattform (Power Query, Power BI, Power Flows, Power App), AWS Quicksight, Knime, AWS Glue
 * der Umsetzung von analytischen Datenmodellen z.B. in Data Vault 2.0 mittels nativem SQL, dbt Core oder Python
 * der Verwendung von Datenschutz- und Sicherheitsrichtlinien sowie der Einhaltung von Best Practices in diesem Bereich
 * dem Umgang mit unterschiedlichen Datenstrukturen (relational, json, xml) und derer Speicherformen in Layer-Modellen (3NF, Data Vault, Star Schema) und besitzt ein weiterführendes Verständnis
 * der Arbeit mit verschiedenen Datenquellen und -typen, einschließlich unstrukturierter Daten

Stakeholderorientiertes Denken bringt uns weiter: Du bist darin erfahren mit Stakeholdern auf verschiedenen Ebenen zusammen zu arbeiten.

Support the Making-of-a-Star: Es bereitet dir Freude, andere Woodmarker:innen mit deiner Erfahrung zu unterstützen, denn wir lieben die Vielfalt und du machst den Unterschied.

Gute Deutsch- und Englischkenntnisse: Mit der deutschen Sprache und der englischen Dokumentation kommst du zurecht und bist dabei, wenn in der Projektarbeit auch mal Englisch gesprochen wird.


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