Analytics Engineer (w/m/d)

Möbel Pfister AG; Lavamünd; Hybrid; EUR 55.000 - 85.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Kurze Entscheidungswege

AI-gestützte Analysen

Moderne Azure-Data-Stack

Migrationsprojekte

Zusammenfassung

Möbel Pfister AG ist auf der Suche nach einem Analytics Engineer (w/m/d) zur Entwicklung einer stabilen, zukunftsfähigen Datenbasis. Sie liefern datenbasierte Insights und unterstützen unternehmensweite Entscheidungen.

Sie konzipieren und betreiben moderne ETL-/ELT-Prozesse, gestalten die Datenarchitektur mit und arbeiten eng mit Stakeholdern sowie Data-Science-Experten zusammen. Kenntnisse in SQL, Python, dbt sowie Erfahrung mit Cloud Data Warehouses sind erwünscht.

Qualifikationen

• Erfahrung im Data Engineering und Aufbau von Datenpipelines sowie im Umgang mit Cloud Data Warehouse.
• Sehr gute SQL-Kenntnisse und fundierte Erfahrung mit relationalen Datenbanken.
• Gute Python-Kenntnisse für Entwicklung und Automatisierung datenbezogener Prozesse.
• Analytische, strukturierte und selbstständige Arbeitsweise mit hoher Datenaffinität.
• Abgeschlossenes Studium in Wirtschafts-/Informatik, Statistik, Mathematik oder vergleichbare Ausbildung.
• Erfahrung mit dbt.
• Erfahrung im Data Science bzw. statistische Modellierung.
• Erfahrung im Projektmanagement.

Aufgaben

• Aufbau und kontinuierliche Weiterentwicklung einer zukunftsfähigen Datenbasis als Grundlage für datenbasierte Entscheidungen im gesamten Unternehmen.
• Konzeption, Entwicklung und Betrieb moderner Datenpipelines sowie ETL-/ELT-Prozesse und Mitgestaltung der Datenarchitektur.
• Entwicklung datengetriebener Modelle, Analysen und Handlungsempfehlungen mit direktem Mehrwert für strategische Entscheidungen.
• Fachliche Leitung von Erweiterungs- und Einführungsprojekten sowie Mitwirkung an der Umsetzung innovativer technischer Lösungen.
• Enge Zusammenarbeit mit internen Stakeholdern und Data-Science-Experten als kompetente Ansprechperson.

Kenntnisse

Data Engineering

SQL

Python

Analytical mindset

Self-driven

Ausbildung

Wirtschafts-/Informatik oder Statistik/Mathematik

Tools

dbt

Azure Data Warehouse

Jobbeschreibung

Wir bei pfister verfolgen eine Vision: Wir möchten mit unseren Produkten in jedes Schweizer Zuhause einziehen. Dafür suchen wir tatkräftige Unterstützung. Hilf uns, die rund 100'000 Produkte unseres Sortiments ins Zuhause unserer Kundinnen und Kunden zu bringen. Ob in einer der 18 Filialen oder in der Zentrale in Suhr: Dich erwartet ein einmaliges Umfeld, die Arbeit mit ansprechenden Produkten und nicht zuletzt Wertschätzung und Respekt für deinen Einsatz. Bei pfister arbeiten heute schon rund 1'400 Personen - kommst du bald dazu?

Was wir bieten:

• Ein kleines Team mit kurzen Entscheidungswegen und direkter Anbindung an die Geschäftsleitung
• Deine Arbeit fliesst direkt in Management-Entscheidungen und operative Prozesse ein
• Wir setzen AI im Arbeitsalltag produktiv ein (z. B. für Analysen und Automatisierung) und bauen das weiter aus
• Breites Themenspektrum: Infrastruktur, CRM und Kampagnen, NPS, Pricing — und vieles mehr
• Ein moderner Data-Stack auf Azure, den wir aktiv aufbauen — inklusive laufender Migrationsprojekte; du kannst Architektur und Tooling mitprägen

Analytics Engineer (w/m/d)

Deine neuen Aufgaben

• Aufbau und kontinuierliche Weiterentwicklung einer zukunftsfähigen Datenbasis als Grundlage für datenbasierte und kundenorientierte Entscheidungen im gesamten Unternehmen
• Konzeption, Entwicklung und Betrieb moderner Datenpipelines sowie ETL-/ELT-Prozesse und aktive Mitgestaltung der Datenarchitektur
• Entwicklung datengetriebener Modelle, Analysen und Handlungsempfehlungen mit direktem Mehrwert für strategische und operative Entscheidungen
• Fachliche Leitung von Erweiterungs- und Einführungsprojekten sowie Mitwirkung an der Umsetzung innovativer technischer und analytischer Lösungen
• Enge Zusammenarbeit mit internen Stakeholdern und Data-Science-Expertinnen und -Experten als kompetente Ansprechperson und Sparringspartner

Das bringst du mit

• Erfahrung im Data Engineering, insbesondere im Aufbau von Datenpipelines sowie im Umgang mit Cloud Data Warehouse
• Sehr gute SQL-Kenntnisse und fundierte Erfahrung mit relationalen Datenbanken
• Gute Python-Kenntnisse für die Entwicklung und Automatisierung datenbezogener Prozesse
• Analytische, strukturierte und selbständige Arbeitsweise mit hoher Datenaffinität
• Abgeschlossenes Studium in (Wirtschafts-)Informatik, Statistik, Mathematik oder vergleichbare Ausbildung

• Erfahrung mit dbt
• Erfahrung im Bereich Data Science / statistische Modellierung
• Erfahrung im Projektmanagement