Ramp106-gmbh·2 days ago
2 days ago
ANALYTICS ENGINEER*IN (m/w/d)
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What you'll do
- Du übernimmst die Ownership unserer Ticketing- und Event-Datenmodelle in dbt (Staging, Reporting und Semantic Layer) und entwickelst sie eigenständig weiter
- Du baust ein verlässliches Ticket-Forecasting auf Basis historischer Verkaufsdaten, Pricing und Event-Kategorien auf und schaffst damit die Grundlage für unsere Absatzplanung
- Du verantwortest unsere Finance-Datenmodelle und baust ein Working Capital Reporting auf, das Forderungen, Verbindlichkeiten und Cashflow transparent macht
- Du entwickelst unser Cross-Channel-Attributionsmodell über alle Marketingkanäle (u. a. Google Ads, Meta, LinkedIn, TikTok) und machst damit den ROI unserer Marketingausgaben sichtbar
- Du bearbeitest Ad-hoc-Anfragen aus unseren Business Units eigenständig, von der Auswertung über den Datenexport bis zur Dashboard-Anpassung
- Du arbeitest eng mit Sales, Finance, Marketing und Events zusammen und übersetzt deren Anforderungen in skalierbare Datenmodelle
What they're looking for
- Du hast 1 bis 2 Jahre Berufserfahrung im Analytics- oder BI-Umfeld und bereits eigenständig Datenmodelle entwickelt und gepflegt
- Du bist sicher in SQL und hast idealerweise bereits mit dbt und BigQuery (or vergleichbaren Cloud Data Warehouses) gearbeitet
- Du denkst analytisch undverstehst bestehende Datenmodelle schnell, erkennst Zusammenhänge und entwickelst sie strukturiert weiter
- Du arbeitest selbstständig, ownst deine Themen und bearbeitest Stakeholder-Anfragen ohne enge Anleitung
- Du bringst verhandlungssichere Deutschkenntnisse und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift mit
Nice to have
- Idealerweise bringst du Python-Kenntnisse, Grundlagen in Statistik und Forecasting (z. B. Zeitreihenanalyse) oder Erfahrung mit Marketing-Daten (Ads-Plattformen, UTM-Tracking, Attribution) mit
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Full description from employer
Dein Team
Wo du wirklich was bewegst
Was dich auszeichnet
Was für dich drin ist
Company
Ramp106-gmbh
Hamburg, Germany
Company facts come from this company's own listings. We only show what the postings themselves carry.