Data Analytics Engineer (m/w/d)

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We make the world better with data

Die Woodmark Consulting AG 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.

Was dich bei uns erwartet

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.

Was du für deinen Start bei uns brauchst

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.

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