Daten sind für uns kein Nebenprodukt, sondern ein zentraler Erfolgsfaktor und das Fundament unserer KI-Strategie. Als Analytics Engineer (m/w/d) bist du die treibende Kraft hinter unserer Datenplattform: Du baust und pflegst die Datenmodelle, auf denen Analytics, Reporting und Data Science im gesamten Unternehmen aufsetzen. Mit robusten, skalierbaren und vertrauenswürdigen Pipelines sorgst du dafür, dass alle Teams auf einer sauberen, konsistenten Datenbasis arbeiten – und machst unser Unternehmen damit messbar datengetriebener und KI-fähiger.
Schwerpunkte deiner Rolle
Du entwickelst und pflegst dbt-Modelle und Datenpipelines, die Rohdaten in saubere, dokumentierte und verlässliche Datensätze überführen
Du etablierst eine Single Source of Truth für Kennzahlen und sorgst dafür, dass alle Teams mit denselben vertrauenswürdigen Zahlen arbeiten
Du designst skalierbare Data-Warehouse-Schemata (dimensionales Modell, Fakten/Dimensionen) mit Fokus auf Performance, Skalierbarkeit und Kosten
Du integrierst Daten aus unternehmensweiten Systemen in unseren Data Lake / unser Data Warehouse und führst systemübergreifende Datenflüsse zusammen
Du baust und pflegst Dashboards und Reports (z. B. in Metabase), die Fachbereiche zu eigenständigem, datenbasiertem Handeln befähigen
Du sicherst und verbesserst kontinuierlich die Datenqualität – inkl. Monitoring, dbt-Tests und klarer Standards für zuverlässige Analytics- und KI-Use-Cases
Du arbeitest eng mit Operations, Produkt, Engineering und dem Leadership-Team zusammen und übersetzt Business-Fragen in aussagekräftige Metriken und Analysen
Das bringst du mit
Mehrjährige Erfahrung als Analytics Engineer, Data Engineer, Data Scientist oder in einer vergleichbaren datengetriebenen Rolle
Sehr gute SQL-Skills sowie praktische Erfahrung mit dbt in Produktionsumgebungen (inkl. Tests, Dokumentation, CI/CD und GitHub-Workflows)
Fundiertes Verständnis von Datenmodellierung, Data-Warehouse-Design, ETL-/ELT-Prozessen und der Auswirkungen auf Skalierbarkeit und Reporting-Performance
Praxiserfahrung mit Snowflake (oder vergleichbaren Cloud-DWH-/Data-Lake-Lösungen) sowie einem BI-Tool wie Metabase, Power BI oder Tableau
Kenntnisse in Python oder einem ähnlichen Skript-/Analyse-Tool zur tiefergehenden Analyse, Prototyping und Automatisierung
Fähigkeit, komplexe Daten und Zusammenhänge verständlich zu erklären – hohe Service- und Lösungsorientierung im Umgang mit internen Stakeholdern
Strukturierte, selbstständige Arbeitsweise, Ownership-Mentalität und sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Das bieten wir Dir
Arbeitskultur
Dich erwartet eine lösungsorientierte und datengetriebene Arbeitsweise, eine offene Feedbackkultur sowie ein starker Teamspirit. Zwei vom gesamten StackFuel-Team gewählte Trustees unterstützen Dich bei Fragen und Anliegen als neutrale, vertrauliche Anlaufstelle.
Ownership
Übernehme ab dem ersten Tag Verantwortung, bringe Deine eigenen Ideen aktiv ein, gestalte Prozesse nachhaltig und präge unsere Abläufe maßgeblich mit.
Hybrides Arbeiten
Wir arbeiten in einem hybriden Modell und sind üblicherweise 3 Tage pro Woche vor Ort in unserem Office in Berlin.
Workation
Bis zu 10 Tage pro Jahr kannst Du von überall aus der EU, dem EWR und der Türkei arbeiten.
Raum für Austausch
Regelmäßiger Austausch im Team, saisonale Feiern und eine immer gut gefüllte Küche sorgen für ein lebendiges Miteinander.
Weiterentwicklung
Absolviere unsere Online-Trainings, um Deine fachlichen Fähigkeiten auszubauen und Dich zur Expert:in für Daten und KI zu entwickeln.