Senior Analytics Engineer - Sponsored Content & Products (all genders)
ABOUT YOU gehört zu den am schnellsten wachsenden E-Commerce-Unternehmen Europas. Mit Standorten in Hamburg und Berlin bringen wir Mode und Technologie zusammen. Unsere Mission ist es, Online-Shopping neu zu denken und persönlicher zu gestalten. Dafür braucht es mehr als nur gute Ideen. Es braucht Menschen, die Eigeninitiative zeigen und den Status quo hinterfragen. Wir setzen auf flache Hierarchien, direkte Kommunikation und pragmatische Entscheidungen. Bei uns gibt es keine langen Abstimmungswege. Wir arbeiten engagiert und legen gleichzeitig Wert darauf, die gemeinsame Zeit zu genießen, sei es beim Team-Lunch, bei After-Work-Drinks, auf Firmenevents oder bei einem schnellen Kaffee zwischen zwei Meetings.
Das Sponsored Content & Products -Team ist ein zentraler Wachstumstreiber. Das Ziel ist es, hochskalierbare Self-Serve -Marketplaces auf Cost-per-Click (CPC) -Basis aufzubauen. Diese ermöglichen es Marken, ihre Sichtbarkeit in Echtzeit direkt am digitalen Point of Sale effizient zu steigern. Obwohl wir uns innerhalb eines bestehenden Ökosystems bewegen, bietet der architektonische Übergang von einem Monolithen hin zu vier spezialisierten Produktteams ein hochgradig autonomes, Greenfield -ähnliches Umfeld. Deine Entscheidungen werden unseren zukünftigen Tech-Stack maßgeblich prägen und uns dabei helfen, unseren Retail Media -Umsatz zu vervielfachen.
- Verantwortung für den Semantic Layer: Produktionsreife, analytische Datentransformationen und Metriken-Definitionen innerhalb von Google BigQuery konzipieren, aufbauen und warten, um ein robustes Performance- und Budget-Reporting für unsere Bidding-Marketplaces zu ermöglichen
- Datenqualität & Validation Governance: Strikte, automatisierte Datenvalidierungs-Frameworks und Schema-Checks etablieren, um öffentlich zugängliche Reporting-Dashboards und analytische Tabellen vor Upstream-Abweichungen oder strukturellen Drifts zu schützen
- Legacy-Transformationen auflösen: Die Migration komplexer, analytischer Transformationsregeln und Datenaggregations-Abfragen aus historisch gewachsenen Legacy-Anwendungs-Repositories in modulare, entkoppelte Analytics-Umgebungen federführend leiten
- Katalog- & Domain-Kopplung entflechten: Eng mit Data Engineer:innen zusammenarbeiten, um saubere Datenmodellierungsgrenzen um gemeinsam genutzte Katalog-Assets (wie Produkte und Marken) zu ziehen, die den dezentralen Produkt-Stack mit den Core-Plattform-Endpunkten verbinden
- Technical Stewardship: Standards für das Analytics Engineering setzen, Konventionen für die Code-Wiederverwendbarkeit vorgeben und wiederverwendbare Daten-Blueprints innerhalb des Teams etablieren
- Datentransformation & Prinzipien der semantischen Modellierung: Expert:innen-Kenntnisse im Designen modularer und performance-optimierter analytischer Datenmodelle sowie im Aufbau skalierbarer, inkrementeller Transformationen
- Cloud Data Warehousing: Fortgeschrittene SQL-Beherrschung und umfassende native Erfahrung mit cloudbasierten Big-Data-Plattformen (z. B. Google BigQuery)
- Integration von Orchestrierungs-Umgebungen: Praktische Vertrautheit im Umgang mit modernen Workflow-Orchestratoren wie Dagster, um Daten-Assets und ereignisgesteuerte Pipeline-Zeitpläne zu synchronisieren
- Datenvalidierung & Quality Engineering: Umfassende Erfahrung im Schreiben deklarativer Datenprüfungen, Regressionsvalidierungs-Assertions und Datenqualitätstests, um die strikte Einhaltung von Metriken-Definitionen zu erzwingen
- CI/CD & moderne Engineering-Praktiken: Sicherer Umgang mit Git-Versionskontrolle, strukturierten Code-Review-Prozessen und automatisierter Deployment-Infrastruktur wie GitLab CI/CD-Pipelines
- Mentalität eines Informationsarchitekten: Ein:e strukturell denkende:r Entwickler:in, der:die sich hervorragend darauf versteht, lose Geschäftsanforderungen in hochstrukturierte, zuverlässige und standardisierte Metriken-Umgebungen zu verwandeln
- Effektive Kommunikation: Fähigkeit, komplexe Datenbankschemata, Transformationsentscheidungen und analytische Definitionen klar und verständlich an Softwareentwickler:innen zu vermitteln
- Hohe Autonomie & proaktive Eigenverantwortung: Stark motiviert, Daten-Blueprints in einem technischen Greenfield-Kontext zu etablieren
Nice To Have:
Datentransformations-Tools: Praktische, fundierte Erfahrung in der Nutzung von dbt (Data Build Tool) zur Verwaltung von versionskontrollierten analytischen Modellierungs-Codebasen, Validierungsschemata und Deployment-Workflows
Domain-Expertise: Vorerfahrung in einem E-Commerce-, Retail-Tech- oder AdTech-Ökosystem mit einem soliden Verständnis von Web-Analytics-Tracking, Funnel-Parametern oder Ad-Performance-Metriken
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Ein Ort, an dem Du Du sein kannst.
Wir sehen es als unsere Verantwortung, ein Umfeld zu schaffen, in dem sich alle so willkommen fühlen können, wie sie sind.
Unterschiedliche Hintergründe und Perspektiven machen uns stärker und prägen unsere Kultur.
Wofür wir intern stehen, dafür stehen wir auch als Marke: Akzeptanz, Inklusion und ein fairerer Umgang mit Mode.