Senior Analytics Engineer - Brand Analytics (all genders)

Das Brand Analytics Team ist der Motor für datenbasierte Erkenntnisse: Seine Mission ist es, fundierte Entscheidungen für Retail-Media-Partner zu ermöglichen, indem es eine zentrale, verlässliche Datenquelle („Single Source of Truth“) bereitstellt. Dies eröffnet Marken die Chance, volle Transparenz über ihre Performance zu gewinnen und unternehmensweite Daten in konkrete Wachstumsstrategien zu verwandeln.

Während wir in einem bestehenden Ökosystem agieren, bietet der architektonische Wandel von einem Monolithen hin zu vier spezialisierten Produktteams ein hochgradig autonomes Umfeld mit Greenfield-Charakter. Hier werden deine Entscheidungen unseren zukünftigen Zielzustand direkt prägen und es uns ermöglichen, unsere Retail-Media-Umsätze zu vervielfachen.

• Entwurf, Aufbau und Pflege produktionsreifer analytischer Datentransformationen sowie Metrikdefinitionen in Google BigQuery, um ein robustes Performance- und Budget-Reporting für unsere Bidding-Marketplaces zu ermöglichen
• Etablierung rigoroser, automatisierter Datenvalidierungs-Frameworks und Schema-Prüfungen, um öffentlich zugängliche Reporting-Dashboards und analytische Tabellen vor vorgelagerten Abweichungen oder strukturellen Veränderungen zu schützen
• Leitung der Migration komplexer analytischer Transformationsregeln und Datenaggregations-Abfragen direkt aus historischen Legacy-Anwendungsarchiven in modulare, entkoppelte Analytics-Umgebungen
• Zusammenarbeit mit Data Engineers zur Entwicklung sauberer Datenmodellierungsgrenzen um gemeinsame Catalog-Assets (wie Produkte und Marken), die den dezentralen Produkt-Stack mit zentralen Plattform-Endpunkten verbinden
• Festlegung von Standards für das Analytics Engineering, Vorgabe von Konventionen zur Code-Wiederverwendung und Etablierung wiederverwendbarer Daten-Blueprints innerhalb des Teams

• Expertise im Entwurf modularer und performance-optimierter analytischer Datenmodelle sowie im Aufbau skalierbarer, inkrementeller Transformationen
• Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse und umfassende native Erfahrung mit cloudbasierten Big-Data-Plattformen (z. B. Google BigQuery)
• Praktische Erfahrung mit modernen Workflow-Orchestratoren wie Dagster zur Synchronisation von Daten-Assets und ereignisgesteuerten Pipeline-Zeitplänen
• Umfassende Erfahrung beim Verfassen deklarativer Datenprüfungen, Regressions-Validierungs-Assertions und Datenqualitätstests zur Durchsetzung strikter Metrikdefinitionen
• Sicherer Umgang mit Git-Versionskontrolle, strukturierten Code-Review-Prozessen und automatisierter Deployment-Infrastruktur wie GitLab CI/CD-Pipelines
• Strukturelle:r Entwickler:in, der:die hervorragend darin ist, vage Geschäftsanforderungen in hochstrukturierte, zuverlässige und standardisierte Metrik-Umgebungen zu übersetzen
• Fähigkeit, komplexe Datenbankschemata, Transformationsentscheidungen und analytische Definitionen verständlich an Software-Entwickler:innen zu vermitteln
• Starker Antrieb, Daten-Blueprints in einem technischen Greenfield-Umfeld zu etablieren

Nice To Have:

• Tools für Datentransformation: Praktische Erfahrung mit dbt (Data Build Tool) zur Verwaltung versionskontrollierter analytischer Modellierungs-Codebases, Validierungsschemata und Deployment-Workflows
• Domain-Expertise: Fundierte Kenntnisse im E-Commerce-, Retail-Tech- oder Ad-Tech-Umfeld sowie Verständnis von Web-Analytics-Tracking, Funnel-Parametern oder Ad-Performance-Metriken

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