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(Specialist) Analytics Engineer (w/m/d)
- Location
- Berlin
- Remote
- Hybrid
- Employment type
- Full-time
- Experience
- Mid-Level
- Field
- Software, Data & IT
Requirements at a glance
- Studium (Wirtschafts-)Informatik (Required)
- Data (Required)
- Mathematik (Required)
- 3+ Jahre Analytics Engineering/Data Modeling (Required)
- ELT-Pipelines (Required)
- SQL (Required)
- dbt (Required)
- Snowflake (Required)
- BigQuery (Required)
- Databricks (Required)
- Docker (Required)
- GitLab CI/CD (Required)
RequiredPreferred
46 days ago
(Specialist) Analytics Engineer (w/m/d)
IT / Berlin Dircksenstraße / Hybrid / Vollzeit / iSE02727
Willkommen bei ista
Wir bei ista unterstützen Eigentümer:innen und Verwalter:innen dabei, Energieverbräuche ihrer Gebäude zu messen, abzurechnen und transparent zu machen. So helfen wir ihnen, Einsparpotenziale zu erkennen, den Energieverbrauch zu reduzieren und somit ihre Gebäude zukunftsfähig zu gestalten. Daran arbeiten wir mit über 6.600 Mitarbeiter:innen in 21 Ländern. Wir bieten dir die Sicherheit eines erfolgreichen Unternehmens und die Flexibilität einer agilen Arbeitsweise. Gestalte auch du mit uns die Zukunft.
Bei ista sind alle Menschen unabhängig von Alter, Geschlecht, Herkunft, sexueller Orientierung, Religion und Behinderung willkommen. Wir sind stolz, Teil eines vielfältigen Teams zu sein. Wir pflegen ein kollegiales Umfeld und unterstützen uns gegenseitig. Besonders die Vereinbarkeit von Privatleben und Beruf hat bei uns einen hohen Stellenwert. Auch ist uns die Förderung unserer Mitarbeiter:innen sehr wichtig, weshalb wir allen die Möglichkeit bieten, sich weiterzubilden und weiterzuentwickeln.
Das erwartet dich bei uns
- Aufbau und Betrieb der semantischen Grundlage, auf der BI, Self Service und KI bei ista aufsetzen
- Datentransformation und -modellierung: du entwickelst dbt-Modelle nach unseren Layer-Konventionen und schreibst komplexe SQL-Abfragen selbstständig und mit KI-Support
- Sicherstellung von Daten- und Engineering-Qualität durch Tests, DQ-Checks und Dokumentation
- Erstellung strukturierter Self-Service-Bereiche mit konsistenter KPI-Logik
- Enge Zusammenarbeit mit BI Engineers, Data Engineers und Business Stakeholdern
- Verständliche Kommunikation von Ergebnissen an technische und nicht‑technische Stakeholder
Das bringst du mit
- Abgeschlossenes Studium in (Wirtschafts-)Informatik, Data, Mathematik oder einem vergleichbaren Bereich
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Analytics Engineering oder Data Modeling
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