data-analytics-engineer bei freenet DLS GmbH
freenet DLS GmbH sucht einen Data Analytics Engineer für den Standort Hamburg. Die Position umfasst die Entwicklung und den Betrieb datengetriebener Lösungen auf AWS-Infrastruktur mit Fokus auf Kundenpräferenzanalyse und Datenpipelines. Ideal geeignet für Entwickler mit Python- und SQL-Kenntnissen, die in einem modernen Tech-Team wachsen möchten.
Deine Rolle im Customer Management Team bei freenet DLS
In diesem spannenden Data Analytics Engineer-Position bei freenet DLS bist du Teil eines dynamischen Teams, das datengetriebene Innovationen vorantreibt. Du verantwortest nicht nur die technische Umsetzung, sondern auch den laufenden Betrieb und die Weiterentwicklung AWS-basierter Produkte. Die Position orientiert sich an deinen Stärken und bietet mit modernen Technologien wie Python, AWS und Datenpipelines eine ideale Plattform für dein Wachstum.
- Produktentwicklung und Betrieb — Du stellst den reibungslosen Betrieb eines AWS-basierten Produkts zur Ermittlung von Kundenpräferenzen sicher und entwickelst dieses stetig weiter
- End-to-End Projektarbeit — Begleitest Du Projekte von der Konzeption bis zur Analyse gemeinsam im interdisziplinären Team aus Data Engineers und Data Scientists
- Datenqualität und Monitoring — Du etablierst Datenqualitätsprüfungen, Monitoring und Alerting und unterstützt aktiv beim Incident-Handling
Diese Rolle bietet dir die Chance, direkt Business-Impact zu erzielen und gleichzeitig technisches Handwerk mit strategischem Denken zu verbinden.
Technische Anforderungen und Skills für den Data Analytics Engineer
Als Data Analytics Engineer bei freenet DLS erwartet dich ein technisches Umfeld, das auf modernen Technologien basiert und dir ausreichend Freiraum für Innovationen bietet. Das Unternehmen setzt auf bewährte Technologien mit gleichzeitigem Raum für persönliche Weiterentwicklung und kontinuierliches Lernen.
- Python-Kenntnisse — Sehr gute Kenntnisse für die Pipeline- und Softwareentwicklung sind zwingend erforderlich
- SQL für Datenmodellierung — Gute Kenntnisse für die Datenbeschaffung im Data Warehouse und die Analyse
- Datenpipeline-Expertise — Kenntnisse im Aufbau, Betrieb und in der Wartung von Datenpipelines sind essenziell
- AWS-Erfahrung — Erste Berührungspunkte mit AWS (Glue, Lambda, Step Functions) sowie Spark/Databricks sind ein Plus
- Bildungsmöglichkeiten — Viel Freiraum für persönliche und teamweite Fortbildungen sowie Zeit für Refactorings
Das moderne CI/CD-Pipeline mit automatisierten Tests und Code-Style-Prüfungen unterstützt dich täglich in deinem technischen Wachstum.
Dein Arbeitsalltag als Data Analytics Engineer im Homeoffice
Die tägliche Arbeit als Data Analytics Engineer bei freenet DLS in Hamburg verbindet technisches Tun mit stakeholderorientiertem Arbeiten. Du arbeitest in einem Umfeld, das Wert auf Transparenz und Zusammenarbeit legt, mit viel Interaktion zwischen verschiedenen Fachbereichen und technischen Teams.
- Produkt und Business-Logik — Du implementierst Business-Logik im Produkt und stellst sicher, dass Anforderungen sauber in Datenstrukturen und Transformationen übersetzt werden
- Stakeholdermanagement — Du stehst im engen Austausch mit den Fachbereichen zur Abstimmung von Betrieb und Plattform-Ausrichtung
- Technische Freiheit — Wir setzen auf eine moderne CI/CD-Pipeline mit automatisierten Tests, Code-Style-Prüfungen und täglichen Deployments
- Innovationskultur — Bereichsweite Innovation Days bieten regelmäßige Impulse für neue Ideen
Das Arbeitsumfeld ermöglicht dir, sowohl individuelle Ziele als auch Teamziele aktiv mitzugestalten.
Warum die Data Analytics Engineer Stelle bei freenet DLS besonders ist
freenet DLS bietet mehr als nur einen Job – ein Arbeitsumfeld, das auf Lebensqualität und persönlicher Entwicklung setzt. Als etablierte Telekommunikationsfirma kannst du bei einem Unternehmen arbeiten, das die digitale Zukunft Deutschlands mitgestaltet.
- Flexible Arbeitszeiten — Du planst deinen Tag individuell und hast die Freiheit, produktiv zu arbeiten
- Mobiles Arbeiten — Du kannst von zu Hause oder unterwegs arbeiten, wann immer es sinnvoll ist
- Gesundheitsvorsorge — Das Unternehmen kümmert sich um deine Gesundheit und dein Wohlbefinden
- Mitarbeiterfahrzeug — Ein praktisches Benefit für deine tägliche Mobilität
- Team- und Firmenevents — Du gehörst zu einem Team, das sich regelmäßig trifft und zusammenhält
- Mitarbeitervergünstigungen — Du profitierst von individuellen Deals und Rabatten
Die Kombination aus technischer Herausforderung und erstklassigen Benefits macht diese Rolle zu einem echten Karriere-Karussell.
Deine Benefits im Überblick
Häufige Fragen zu dieser Stelle
Ist die Position wirklich im Homeoffice möglich?
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Ja, freenet DLS bietet mobiles Arbeiten an, wobei die genaue Remote-Arrangement mit dem Team besprochen wird. Die Position als Data Analytics Engineer erlaubt dir, viel Zeit von zu Hause zu arbeiten, besonders bei der Entwicklung von Datenpipelines und der Arbeit mit AWS-Diensten. Das Unternehmen legt Wert auf flexible Arbeitszeiten und vertraut auf die Selbstorganisation seiner Teammitglieder.
Welche Qualifikationen bringe ich als Bewerber mit?
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Als Data Analytics Engineer bei freenet DLS sind ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik oder verwandten Bereichen sowie praktische Berufserfahrung als Data Analytics Engineer, Data Scientist oder Data Engineer erforderlich. Sehr gute Python-Kenntnisse für die Pipeline-Entwicklung und SQL-Fähigkeiten für die Datenmodellierung sind zwingend notwendig. Erste AWS-Erfahrung ist ein Pluspunkt.
Wie sieht das Gehalt und die Vergütung aus?
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Die Stelle wird mit einem attraktiven Gehalt in der marktüblichen Höhe für Data Analytics Engineers in Hamburg bezahlt. Da keine konkreten Zahlen in der Anzeige genannt werden, solltest du dich auf den marktüblichen Rahmen für diese Position orientieren. Bei erfahrengen Kandidaten mit relevanten AWS- und Python-Kenntnissen liegt das Gehalt typischerweise im oberen Bereich der IT-Branche für diese Rolle.
Gibt es Weiterbildungsmöglichkeiten im Unternehmen?
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Ja, freenet DLS bietet viel Freiraum für persönliche und teamweite Fortbildungen. Das Unternehmen legt Wert auf kontinuierliche Weiterentwicklung seiner Mitarbeiter und gibt dir Zeit für Refactorings sowie Teilnahme an innovationsfördernden Aktivitäten. Die moderne CI/CD-Pipeline mit automatisierten Tests unterstützt dich zusätzlich bei der täglichen Weiterentwicklung deiner technischen Fähigkeiten.