Data Analytics Engineer (m/w/d)

Woodmark Consulting AG; Deutschland; Vor Ort; EUR 60.000 - 80.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein führendes IT-Beratungsunternehmen in Deutschland sucht einen Experten für Datenanalyse, um Anforderungen zu visualisieren und analytische Datenmodelle zu entwickeln. Diese Rolle erfordert mindestens zwei Jahre Erfahrung in der Datenmodellierung und -analyse, sowie Kenntnisse in Tools wie Tableau und Microsoft Power BI. Gute Deutsch- und Englischkenntnisse sind ebenfalls wichtig. Das Unternehmen bietet eine offene Unternehmenskultur, die durch Respekt und Unterstützung geprägt ist.

Leistungen

Flexible Arbeitszeiten

Möglichkeiten zur Weiterbildung

Teamorientiertes Arbeitsumfeld

Qualifikationen

• Mindestens zwei Jahre Erfahrung in Datenanalyse und -visualisierung.
• Erfahrung im Umgang mit unterschiedlichen Datenstrukturen.
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse.

Aufgaben

• Anforderungen visualisieren und analytische Datenmodelle erstellen.
• Datenintegrität und -qualität sicherstellen.
• Effektive Datenbereitstellung für Use Cases gewährleisten.

Kenntnisse

Datenanalyse

Datenmodellierung

Datenvisualisierung

Stakeholder Management

DevOps

Kommunikationsfähigkeit

Tools

Tableau

Microsoft Power BI

AWS Glue

Python

Jobbeschreibung

We make the world better with data

Die Woodmark Consulting GmbH gehört zu den führenden deutschen IT-Beratungsunternehmen für AI, Data & Analytics. Wir begeistern Menschen durch unsere Leidenschaft für Daten & Innovation. Das Leben unserer Werte Respekt, Offenheit, Vertrauen und Fürsorge sorgt für eine ausgezeichnete Unternehmenskultur und ist die Basis unseres Erfolgs.

Nutze auch du deine Leidenschaft für Daten & Innovation und erschließe mit uns deren Potential. So schaffen wir gemeinsam einen Mehrwert für Kunden, Gesellschaft und Umwelt.

Deine bunte Aufgabenpalette

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.

Kommunikation ist das Maß aller Dinge: Du bist stets im intensiven Austausch mit

• 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.

Das hast du auf Lager

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

Expertise ist selbstverständlich: Du fühlst dich zuhause mit

• 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.