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Analytics Engineer (m/w/d)

Hamburg or Berlin, Germany full-time Mid Salary not listed
full-time Mid level Technology & IT Curated
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About the role

Bei Statista dreht sich alles um Daten und Fakten, denn wir sind die weltweit führende Business Data Plattform. Durch die Bereitstellung verlässlicher und einfach nutzbarer Daten sowie verschiedener Datenanalyseprodukte und -dienstleistungen unterstützen wir Menschen weltweit, faktenbasierte Entscheidungen zu treffen.
2007 in Hamburg gegründet, haben wir uns schnell zu einem globalen Unternehmen mit Büros in Metropolen wie London, New York und Tokio entwickelt. Und wir haben auch weiterhin viel vor. Unser stetiges Wachstum ist nicht nur Beweis für unseren Erfolg, sondern schafft auch immer neue Entwicklungs- und Karrieremöglichkeiten für unsere Mitarbeiter:innen.
Wir schätzen und feiern unsere vielfältige Kultur. Hier bist Du willkommen, egal, wer Du bist, woher Du kommst, wie Du aussiehst oder welche Graphen und Diagramme Du bevorzugst. Deine Geschichte ist wichtig – schreibe sie weiterhin als Teil unseres Teams. Überzeuge dich selbst und werde Teil unseres Teams!
Als Analytics Engineer bist du Teil des Data Content & Delivery Teams und gestaltest die Schnittstelle zwischen Daten, Technologie und Anwendungen. Du sorgst dafür, dass Daten zuverlässig modelliert, verarbeitet und über skalierbare Zugriffs- und Distributionswege verfügbar gemacht werden.
Deine Rolle
Du entwickelst, implementierst und wartest Backend-Services in Python, die unsere Datenzugriffs- und Distributionsschicht unterstützen.

Du baust und betreibst automatisierte Build-, Test- und Deployment-Pipelines nach CI/CD- und GitOps-Prinzipien auf AWS und Kubernetes.

Du konzipierst und pflegst Datenmodelle und Schemas (Avro, SQL) für unsere Datenpipelines und Services. Diese stellst du nachgelagerten Verbrauchern über unsere Kafka-basierte Distributionsplattform und die Schema Registry bereit.

Du entwickelst Datenmodelle für die Zugriffsschicht in unserer Analytics-Umgebung, beispielsweise in Snowflake, damit Anwendungen direkt – auch über APIs – mit den Daten arbeiten können.

Du fungierst als koordinierende Schnittstelle zwischen den Bereichen Data und Tech und stimmst Prioritäten, Schemas und Zeitpläne mit vor- und nachgelagerten Teams ab.

Dein Profil
Du verfügst über mindestens drei Jahre Berufserfahrung im Analytics Engineering, Data Engineering oder in einer vergleichbaren Position.

Du besitzt sehr gute SQL-Kenntnisse sowie fundierte Erfahrung in der Datenmodellierung, beispielsweise mit dimensionaler Modellierung und Star Schemas.

Du hast praktische Erfahrung mit Event Streaming und der Verteilung von Nachrichten – idealerweise mit Kafka – einschließlich des Schema-Managements über die Kafka Schema Registry (Avro, Protobuf oder JSON Schema).

Du hast Erfahrung in der Konzeption von Data Contracts und Schemas zwischen vorgelagerten Datenproduzenten und nachgelagerten Datenkonsumenten.

Du bringst Erfahrung mit Cloud Data Warehouses wie Snowflake, BigQuery oder Redshift sowie mit modernen Data-Stack-Tools wie dbt und CI/CD mit.

Du bist offen für KI-gestützte Entwicklungs-Workflows, etwa mit Claude Code oder vergleichbaren Tools.

Du kommunizierst sehr gut auf Englisch und Deutsch

Was wir bieten
Neben unserem großartigen Team, unserer Unternehmenskultur und unserem gemeinsamen Ziel, Menschen mit Daten zu stärken, gibt es viele weitere Gründe, warum Statista ein großartiger Arbeitsplatz ist! Werde Teil unseres Teams und profitiere von:
Arbeiten im Ausland bis zu 30 Kalendertage im Jahr

Hybrides Arbeiten und Gleitzeit

Internationales Team und soziale Events

Bezuschusste urbane Mobilität sowie Zugang zu Fitness- und Wellnessangeboten

Kostenloser Zugang zu Langdock und all seinen tollen Funktionen

Karriere- und Weiterbildungsmöglichkeiten

Attraktive Standorte und moderne Büros

Mentale Gesundheitsunterstützung mit OpenUp

Einige der hier aufgeführten Benefits gelten nur für die deutsche Gesellschaft sowie für Positionen ab Junior-Level.
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Interview prep

Walk in with sharper answers.

Use this as a quick practice sheet before you speak with the employer.

Mid
Technology & IT Data Analysis MySQL Python SQL Mid level full-time

Likely questions

  1. Tell us about work you have done that is close to the Analytics Engineer (m/w/d) role.
  2. How would you approach your first 30 days at Statista?
  3. Which of Data Analysis, MySQL and Python have you used recently, and what did it help you achieve?
  4. Describe a time you solved a problem without waiting to be told exactly what to do.
  5. How do you handle busy days, changing priorities, or pressure at work?

Prepare before the call

  • A recent example that proves your experience with Data Analysis, MySQL and Python.
  • One short story with a problem, your action, and the result.
  • Two examples that show the strengths listed on your CV.
  • A clear reason why this role and company interest you.
  • Your availability, preferred work style, and salary expectations.

Ask them

  • What would success look like in the first 90 days?
  • What are the main problems this hire should help solve?
  • How does the team give feedback and measure good work?
  • What does a normal working week look like for this role?
Practice line

I am interested in the Analytics Engineer (m/w/d) role because I can bring practical experience in Data Analysis, MySQL and Python, learn the team quickly, and contribute to the outcomes Statista needs from this hire.

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