Analytics Engineer (m/w/d)

Statista Inc.; Hamburg, Berlin; Hybrid; EUR 70.000 - 95.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Auslandstage 30 Tage im Jahr

Hybrides Arbeiten

Internationales Team

Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten

Moderne Büros

Zusammenfassung

Statista sucht einen Analytics Engineer, der die Schnittstelle zwischen Daten, Technologie und Anwendungen gestaltet. Du modellierst, verarbeitest Daten zuverlässig und sorgst für skalierbare Zugriffswege.

Du arbeitest an Backend-Services in Python, baust CI/CD-/GitOps-Pipelines auf AWS/Kubernetes und entwickelst Datenmodelle für Snowflake und Kafka-basierte Pipelines. Englisch/Deutsch-Kommunikation ist wichtig.

Qualifikationen

• Mindestens drei Jahre Berufserfahrung im Analytics Engineering oder Data Engineering oder vergleichbarer Position.
• Sehr gute SQL-Kenntnisse und fundierte Erfahrung in der Datenmodellierung (dimensionales Modell, Star Schemas).
• Praktische Erfahrung mit Event Streaming und der Verteilung von Nachrichten – idealerweise mit Kafka – einschließlich des Schema-Managements über die Kafka Schema Registry (Avro, Protobuf oder JSON Schema).
• Erfahrung in der Konzeption von Data Contracts und Schemas zwischen vorgelagerten Datenproduzenten und nachgelagerten Datenkonsumenten.
• Erfahrung mit Cloud Data Warehouses wie Snowflake, BigQuery oder Redshift sowie mit modernen Data-Stack-Tools wie dbt und CI/CD.
• Offen für KI-gestützte Entwicklungs-Workflows, z. B. Claude Code oder ähnliche Tools.
• Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse.

Aufgaben

• Du entwickelst, implementierst und wartest Backend-Services in Python, die unsere Datenzugriffs- und Distributionsschicht unterstützen.
• Du baust und betreibst automatisierte Build-, Test- und Deployment-Pipelines nach CI/CD- und GitOps-Prinzipien auf AWS und Kubernetes.
• Du konzipierst und pflegst Datenmodelle und Schemas (Avro, SQL) für unsere Datenpipelines und Services und stellst sie nachgelagerten Verbrauchern über Kafka-basierte Distributionsplattform bereit.
• Du entwickelst Datenmodelle für die Zugriffsschicht in unserer Analytics-Umgebung, z. B. in Snowflake, damit Anwendungen direkt über APIs mit den Daten arbeiten können.
• Du fungierst als koordinierende Schnittstelle zwischen Data und Tech und stimmst Prioritäten, Schemas und Zeitpläne mit vor- und nachgelagerten Teams ab.

Kenntnisse

SQL

Analytics/Data Engineering

Kafka

Schema Registry

Snowflake

BigQuery

Redshift

dbt

CI/CD

AWS

Kubernetes

Englisch/Deutsch-Kommunikation

Tools

Kafka

Schema Registry

Snowflake

BigQuery

Redshift

dbt

CI/CD

AWS

Kubernetes

Jobbeschreibung

Bei Statista dreht sich alles um Daten und Fakten, denn wir sind die weltweit führende Business Data Plattform. Durch die Bereitstellung verlässlicher und einfach nutzbarer Daten sowie verschiedener Datenanalyseprodukte und -dienstleistungen unterstützen wir Menschen weltweit, faktenbasierte Entscheidungen zu treffen.

2007 in Hamburg gegründet, haben wir uns schnell zu einem globalen Unternehmen mit Büros in Metropolen wie London, New York und Tokio entwickelt. Und wir haben auch weiterhin viel vor. Unser stetiges Wachstum ist nicht nur Beweis für unseren Erfolg, sondern schafft auch immer neue Entwicklungs- und Karrieremöglichkeiten für unsere Mitarbeiter:innen.

Wir schätzen und feiern unsere vielfältige Kultur. Hier bist Du willkommen, egal, wer Du bist, woher Du kommst, wie Du aussiehst oder welche Graphen und Diagramme Du bevorzugst. Deine Geschichte ist wichtig – schreibe sie weiterhin als Teil unseres Teams. Überzeuge dich selbst und werde Teil unseres Teams!

Als Analytics Engineer bist du Teil des Data Content & Delivery Teams und gestaltest die Schnittstelle zwischen Daten, Technologie und Anwendungen. Du sorgst dafür, dass Daten zuverlässig modelliert, verarbeitet und über skalierbare Zugriffs- und Distributionswege verfügbar gemacht werden.

Deine Rolle

• Du entwickelst, implementierst und wartest Backend-Services in Python, die unsere Datenzugriffs- und Distributionsschicht unterstützen.
• Du baust und betreibst automatisierte Build-, Test- und Deployment-Pipelines nach CI/CD- und GitOps-Prinzipien auf AWS und Kubernetes.
• Du konzipierst und pflegst Datenmodelle und Schemas (Avro, SQL) für unsere Datenpipelines und Services. Diese stellst du nachgelagerten Verbrauchern über unsere Kafka-basierte Distributionsplattform und die Schema Registry bereit.
• Du entwickelst Datenmodelle für die Zugriffsschicht in unserer Analytics-Umgebung, beispielsweise in Snowflake, damit Anwendungen direkt – auch über APIs – mit den Daten arbeiten können.
• Du fungierst als koordinierende Schnittstelle zwischen den Bereichen Data und Tech und stimmst Prioritäten, Schemas und Zeitpläne mit vor- und nachgelagerten Teams ab.

Dein Profil

• Du verfügst über mindestens drei Jahre Berufserfahrung im Analytics Engineering, Data Engineering oder in einer vergleichbaren Position.
• Du besitzt sehr gute SQL-Kenntnisse sowie fundierte Erfahrung in der Datenmodellierung, beispielsweise mit dimensionaler Modellierung und Star Schemas.
• Du hast praktische Erfahrung mit Event Streaming und der Verteilung von Nachrichten – idealerweise mit Kafka – einschließlich des Schema-Managements über die Kafka Schema Registry (Avro, Protobuf oder JSON Schema).
• Du hast Erfahrung in der Konzeption von Data Contracts und Schemas zwischen vorgelagerten Datenproduzenten und nachgelagerten Datenkonsumenten.
• Du bringst Erfahrung mit Cloud Data Warehouses wie Snowflake, BigQuery oder Redshift sowie mit modernen Data-Stack-Tools wie dbt und CI/CD mit.
• Du bist offen für KI-gestützte Entwicklungs-Workflows, etwa mit Claude Code oder vergleichbaren Tools.
• Du kommunizierst sehr gut auf Englisch und Deutsch

Was wir bieten

Neben unserem großartigen Team, unserer Unternehmenskultur und unserem gemeinsamen Ziel, Menschen mit Daten zu stärken, gibt es viele weitere Gründe, warum Statista ein großartiger Arbeitsplatz ist! Werde Teil unseres Teams und profitiere von:

• Arbeiten im Ausland bis zu 30 Kalendertage im Jahr
• Hybrides Arbeiten und Gleitzeit
• Internationales Team und soziale Events
• Bezuschusste urbane Mobilität sowie Zugang zu Fitness- und Wellnessangeboten
• Kostenloser Zugang zu Langdock und all seinen tollen Funktionen
• Karriere- und Weiterbildungsmöglichkeiten
• Attraktive Standorte und moderne Büros
• Mentale Gesundheitsunterstützung mit OpenUp

Einige der hier aufgeführten Benefits gelten nur für die deutsche Gesellschaft sowie für Positionen ab Junior-Level.