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Data & AnalyticsAbgelaufen

Lead Analytics Engineer

Analytics Engineering SQL Databricks Data Modeling Cloud Data Platforms Forecasting Models Data Quality Testing Documentation

Festanstellung📍 NYC, New Jersey💶 $110,000 - $130,000 + Bonus 🏢 100% vor Ort 🎓 Senior 🏭 IT/Software 🌐 Englisch

Ein führendes Medien- und Unterhaltungsunternehmen sucht einen erfahrenen Lead Analytics Engineer zur Skalierung und Optimierung seiner modernen Datenumgebung. Die Position konzentriert sich auf die Verwaltung von Databricks, Datenmodellierung, Prognoseanalysen und Analytics-Enablement.

In dieser Rolle werden Sie skalierbare Datensätze und Frameworks aufbauen, die Audience-, Content-, Abonnement- und Revenue-Analytics unterstützen. Sie arbeiten eng mit Analytics-, Data Engineering- und Business-Teams zusammen, um Datenqualität, Struktur, Zugänglichkeit und die gesamte Analytics-Reife der Organisation zu verbessern.

Zu Ihren Hauptaufgaben gehören: - Verwaltung und Weiterentwicklung der Databricks-Umgebung und Analytics-Datenmodelle - Aufbau skalierbarer, hochwertiger Datensätze und Transformations-Frameworks - Zusammenarbeit mit Data Engineering-Teams zur Verbesserung von Upstream-Pipelines - Etablierung von Standards für Datenmodellierung, QA/Testing und Dokumentation - Entwicklung von Prognosemodellen für Audience, Traffic, Abonnements oder Revenue - Mentoring von Analysten in produktionsreifer SQL und Analytics Engineering Best Practice - Funktionsübergreifende Zusammenarbeit bei hochimpaktigen Analytics-Initiativen

Gefordert werden mindestens 5 Jahre Erfahrung in Analytics Engineering oder verwandten Bereichen, starke SQL-Kenntnisse und Expertise mit modernen Cloud-Datenplattformen wie Databricks. Erforderlich sind Erfahrung mit mehrstufigen Datenmodellen, Verständnis von Datenqualität und Testing-Standards sowie Fähigkeiten in Prognosemodellierung. Idealerweise bringen Sie die Fähigkeit mit, technische Arbeit mit Mentorship und Stakeholder-Zusammenarbeit auszubalancieren, sowie starke Kommunikationsfähigkeiten für funktionsübergreifende Zusammenarbeit.

Dies ist eine ausgezeichnete Gelegenheit, die Zukunft der Analytics-Infrastruktur in einer großflächigen digitalen Medienumgebung zu gestalten.

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Skills erklärt

SQL: Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
Databricks: Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
Data modeling: Methode zur strukturierten Darstellung und Organisation von Daten in Datenbanken oder Informationssystemen, um Beziehungen und Abhängigkeiten abzubilden.
Data Quality: Bewertung und Verbesserung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten; wird in Datenmanagement und Business Intelligence eingesetzt.
Documentation: Erstellung und Verwaltung von technischen Dokumentationen, Handbüchern und Prozessbeschreibungen für Systeme und Software.

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