Analytics Engineer - Shop Analytics (all genders)

Konzeption, Aufbau und Wartung robuster und skalierbarer Data Pipelines zur Ermöglichung umfassender Shop-Performance-Analysen sowie Reporting für Retail-Media-Partner
Entwicklung und Implementierung automatisierter Reporting-Lösungen basierend auf den Anforderungen verschiedener Business-Stakeholder
Weiterentwicklung von Revenue-Attribution-Modellen sowie Ausbau der Reporting-Funktionalitäten für unsere Advertising-Plattform
Verantwortung für die Datenqualität über alle relevanten Datenassets hinweg
Enge, cross-funktionale Zusammenarbeit mit Produkt-, Tech- und Retail-Media-Teams
Du verfügst über mindestens 3 Jahre relevante Berufserfahrung
Sehr gute SQL-Kenntnisse inkl. Query-Optimierung in Big-Data-Umgebungen
Erfahrung mit Data-Transformation-Tools (z. B. dbt) im Big-Data-Kontext
Fundierte Kenntnisse im Data Modeling mit Fokus auf robuste und flexible Datenmodelle für hochvolumige Event- und Tracking-Daten
Solides Verständnis von Frontend-Tracking und der Implementierung von Web Analytics (z. B. GA4)
Erfahrung mit Data-Orchestration-Tools (z. B. Dagster, Airflow) sowie Cloud-basierten Big-Data-Plattformen (z. B. Google BigQuery, AWS Redshift)
Erfahrung mit Optimierungstechniken wie Partitionierung und Clustering
Hohe Eigenständigkeit sowie die Fähigkeit, Projekte eigenverantwortlich voranzutreiben
Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten zur Zusammenarbeit mit unterschiedlichen Stakeholdern
Strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise mit hoher Detailgenauigkeit
Fähigkeit, Business-Anforderungen in technische Lösungen zu übersetzen
Teamorientierte Arbeitsweise sowie Erfahrung in der Zusammenarbeit mit cross-funktionalen Teams
Nice to Have
Tiefgehende Kenntnisse in Google BigQuery, insbesondere zu Kostenoptimierung und erweiterten Funktionen
Erfahrung mit CI/CD-Pipelines sowie Infrastructure-as-Code-Tools (z. B. GitLab CI/CD, Terraform)
Praktische Erfahrung mit Container-Technologien (z. B. Docker)

Employment type
Full-time

Work arrangement
Hybrid