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Data & AnalyticsAbgelaufen

Data Engineer (Databricks) – Marketing Analytics

Databricks Data Pipelines SQL Python Salesforce GA4 CRM/Martech Tools Attribution Modelling Marketing Analytics Lakehouse Architecture

Festanstellung📍 Uxbridge💶 Up to £72,000 + 10% Bonus + Benefits 🏢 60% vor Ort 🏭 Automotive 🌐 Englisch

Ein führendes Unternehmen im Mobilitäts- und Fahrzeugleasing-Sektor sucht einen erfahrenen Data Engineer mit Databricks-Expertise. Sie werden Daten-Pipelines entwerfen, aufbauen und warten, die Marketing Analytics und datengestützte Entscheidungsfindung im Rahmen eines großangelegten, innovativen Daten-Transformationsprogramms ermöglichen.

In dieser Rolle werden Sie skalierbare Daten-Pipelines entwickeln, die Informationen aus verschiedenen Quellen – wie CRM-Systemen, Paid-Media-Plattformen und anderen Enterprise-Tools – in eine einheitliche Databricks-Lakehouse-Architektur integrieren. Dadurch entsteht eine zentrale Datenquelle für Brand-, Paid-Media-, Social- und CRM-Daten.

Sie arbeiten eng mit Marketing-, Analytics- und Data-Teams zusammen, um Feature-Sets und Datenmodelle zu entwickeln, die Dashboards, Attribution-Analysen und Marketing-Mix-Modellierung unterstützen.

Anforderungen: • Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit Databricks, einschließlich Aufbau und Wartung skalierbarer Daten-Pipelines und Lakehouse-Architekturen • Kompetenz bei der Integration von Daten aus mehreren Marketing- und Enterprise-Plattformen • Fortgeschrittene SQL- und Python-Kenntnisse mit Fähigkeit zur Entwicklung von Features und Datenmodellen für Analytics und Data-Science-Anwendungsfälle • Erfahrung mit oder starkes Interesse an Attribution-Modellierung, Marketing-Mix-Modellierung oder Marketing-Analytics-Datenstrukturen

Dies ist eine einflussreiche Rolle bei der Gestaltung einer modernen Marketing-Datenplattform von Grund auf. Der Arbeitsort befindet sich in der Nähe von London mit drei Tagen pro Woche vor Ort. Gehalt bis £72.000 plus 10% Bonus und Benefits.

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Skills erklärt

Databricks: Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
Data pipelines: Automatisierte Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung, Transformation und Bereitstellung von Daten zwischen verschiedenen Systemen.
SQL: Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
Python: Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
Salesforce: Cloud-basierte Software-Plattform für Kundenbeziehungsmanagement (CRM), mit der Vertrieb, Marketing und Service organisiert werden.
Marketing analytics: Analyse von Daten aus Marketingmaßnahmen und Kundenverhalten; wird genutzt, um die Wirksamkeit von Kampagnen zu messen und Entscheidungen zu verbessern.

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