Analytical Engineer

Gehalt: bis ca. 75.000 € p.a.

Arbeitsmodell: hybrid, 1 Tag/Woche vor Ort

Für unseren Kunden aus dem Umfeld Energie/Digitalisierung suchen wir eine:n Analytical Engineer (m/w/d). In dieser Rolle geht es nicht darum, möglichst viele Dashboards zu produzieren, sondern Struktur in ein komplexes Datenumfeld zu bringen: Datenquellen verstehen, Datenqualität herstellen, Data Marts sauber modellieren und damit Self‑Service BI wirklich möglich machen.

Du arbeitest in einem agilen Scrum‑Setup (2‑Wochen‑Sprints) in einem zentralen Engineering‑Team mit dezentralen Analyst:innen und Self‑Service‑BI. Das Team ist sehr motiviert und eher „beruflich jung“, daher ist Kommunikation für diese Rolle mindestens so wichtig wie SQL.

Deine Aufgaben

• Modellierung & Aufbau von Data Marts für skalierbare Self‑Service‑Analysen
• Analyse des Geschäftsmodells und Übersetzung von Prozessen/Strukturen in eine belastbare Datenarchitektur
• KPI‑Definition & Beratung der Fachbereiche (inkl. Datenverträge und klarer Messlogiken)
• End‑to‑End Datenqualität sicherstellen: Validierung, Monitoring, Daten‑Lineage, SLAs und kontinuierliche Verbesserung
• Power BI Dashboards bereitstellen (inkl. Governance und Performance‑Tuning)
• Betrieb & Weiterentwicklung der Datenplattform in Azure (z. B. Data Lake, Data Factory, Schnittstellen) inkl. Stabilisierung produktiver Pipelines
• Dokumentation & Transparenz schaffen (z. B. Jira/Confluence): Datenquellen verstehen, Datenflüsse dokumentieren, „Single Source of Truth“ aufbauen
• Zusammenarbeit im Team inkl. Incident‑Handling, Versionierung und strukturiertem Stakeholder‑Management

Dein Profil

• Mindestens 4+ Jahre relevante Berufserfahrung (ideal 5+) im Aufbau/Betrieb von DWH/Data Platforms, Analytics Engineering o. ä.
• Sehr gute SQL‑Kenntnisse (SQL ist das A und O)
• Nachweisliche Erfahrung in Datenmodellierung (z. B. Star Schema/Dimensional Modeling, Data Vault o. ä.)
• Power BI Erfahrung (Dashboards, Datenmodell, Performance, Governance)
• Gute Azure‑Exposure (z. B. Data Lake, Data Factory, Schnittstellen) und Interesse, Pipelines stabil zu betreiben
• Stark in Kommunikation und Stakeholder‑Management (Fachbereiche mitnehmen, Klarheit schaffen, sauber dokumentieren)
• Erfahrung mit agilem Arbeiten (Scrum) von Vorteil

Haben wir dein Interesse geweckt? Dann melde dich doch gern direkt bei mir: