Analytics / Data Engineer

Über Prop Firm Match Global FZCO

Prop Firm Match Global FZCO ist eine führende Plattform zum Entdecken, Vergleichen und Auswählen erstklassiger Prop-Trading-Firmen. Wir bieten Tradern Tools, um Challenge-Details zu vergleichen, verifizierte Bewertungen zu lesen, genaue Auszahlungsdaten einzusehen und vieles mehr. Wir sind ein schnell wachsendes, vollständig remote arbeitendes Team mit Mitgliedern aus der ganzen Welt, denen die Qualität unserer Arbeit am Herzen liegt. Unsere Kultur schätzt Eigenverantwortung, klare Kommunikation und praktische Auswirkungen.

Über die Abteilung

Data & Analytics ist der Bereich, der Rohdaten in Geschäftsentscheidungen verwandelt. Wir verantworten die Datenplattform, Produktanalysen, Marketing-Attribution und Revenue Operations Analytics. Unsere aktuelle Priorität ist der Aufbau einer zuverlässigen Dateninfrastruktur, die sowohl das tägliche Reporting als auch die nächste Welle KI-gestützter Workflows bei PFM unterstützt.

Über die Rolle

Sie verantworten und skalieren die zentrale Datenplattform, die Reporting, Attribution, Produktanalysen, Abgleiche, KI-Workflows und unternehmensweite Entscheidungsfindungen bei PFM ermöglicht. Sie verwandeln fragmentierte Rohdaten in zuverlässige, wiederverwendbare Business-Intelligence-Schichten, die schnellere Entscheidungen und skalierbare Automatisierung ermöglichen.

Leistungsziele

Ziel 1: Verantwortung für das Fundament der Datenplattform

Ergebnis: Zuverlässige, gut modellierte und dokumentierte Warehouse-Daten, die das Reporting und KI-Workflows im gesamten Unternehmen unterstützen.

Typische Aufgaben:

• Verantwortung für die BigQuery-Warehouse-Architektur und dbt-Modelle
• Verwaltung von Airbyte-Pipelines und Tracking-Infrastruktur
• Anwendung von Orchestrierungstools (z. B. Airflow) für wiederkehrende Workflows
• Überwachung der Pipeline-Zuverlässigkeit und Behebung von Störungen

Ziel 2: Aufbau zuverlässiger Geschäftsdatenmodelle

Ergebnis: Eine vertrauenswürdige Quelle der Wahrheit für Umsatz, Attribution, Produkt-Funnels, Partnerleistung, Finanzen und Executive Reporting.

Typische Aufgaben:

• End-to-End-Modellierung von Umsatz- und Provisionsflüssen
• Modellierung von Produkt-Funnels für die Konversionsanalyse
• Modellierung der Partnerleistung für das Revenue Operations Team
• Aufbau von Executive-Reporting-Schichten

Ziel 3: Verbesserung der Datenqualität und Reduzierung manueller Arbeit

Ergebnis: Reduzierte Diskrepanzen bei Abgleichen; geringerer manueller Reporting-Aufwand für Finanz-, Analyse- und Partnerteams.

Typische Aufgaben:

• Implementierung von Governance, Berechtigungen, Überwachung und Alarmierung
• Automatisierung wiederkehrender Berichte und Abgleiche
• Ermöglichung von Self-Service-Analysen für nicht-technische Stakeholder
• Verbesserung der Dokumentation und Auffindbarkeit von Warehouse-Tabellen

Ziel 4: Ermöglichung von KI-Workflows und neuen Integrationen

Ergebnis: KI-/Automatisierungsinitiativen skalieren auf sauberen Daten; neue Quellen werden ohne manuelle Eingriffe integriert.

Typische Aufgaben:

• Integration von QuickBooks, CRM, Support, sozialen Medien und operativen Systemen
• Unterstützung der KI-Einführung (Claude / interne KI-Assistenten) mit strukturierten Daten
• Nutzung von KI-gestützten Coding-Workflows zur Beschleunigung der Entwicklung
• Zusammenarbeit mit dem Engineering bei der Integrationsarchitektur

Reporting und Arbeitsweise

• Berichtslinie: Konstantinos Kattidis, Head of Data & Analytics
• Direkte Unterstellte: Keine
• Wichtige funktionsübergreifende Partner: Produkt, Marketing, Finanzen, Operations, Analytics, Engineering
• Reporting-Rhythmus: Wöchentliches 1:1 mit dem Head of D&A; monatliche schriftliche Zusammenfassung; vierteljährliche OKR-Überprüfung

Standort & Arbeitsumfeld

• Remote, mit starker Überschneidung mit CET-Zeiten (4 Stunden Überschneidung)
• Arbeitszeit: ca. 9:00 - 18:00 Uhr CET, mit angemessener Flexibilität
• Beschäftigungsart: Vollzeit

Vergütung

• $3.500 - $5.500 / Monat brutto

Anforderungen

Was wir suchen (Must-have)

• 3 Jahre Erfahrung als Data Engineer oder Analytics Engineer
• Starke SQL- und Warehouse-Modellierungskenntnisse (dbt, BigQuery bevorzugt)
• Erfahrung im Data-Pipeline-Engineering (Airbyte, Orchestrierung, Monitoring)
• Vertrautheit mit Workflow-Orchestrierungstools (Airflow oder ähnlich)
• Ausgeprägtes Mindset für Data Governance, Qualität und Dokumentation
• Exzellente asynchrone schriftliche Kommunikation – wir arbeiten remote-first

Wünschenswert (Nice-to-have)

• Erfahrung mit KI-gestütztem Coding (z. B. Claude, Cursor, Copilot)
• Vorerfahrung in Fintech, Prop-Trading oder SaaS
• Erfahrung bei der Integration von QuickBooks, CRM oder operativen Systemen
• Erfahrung in der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit mit Produkt, Marketing oder Finanzen

Bewerbungsprozess

Wir halten unseren Prozess einfach, transparent und respektvoll gegenüber Ihrer Zeit:

1. Bewerbungsscreening
2. Video-Intro & Fragebogen (asynchron)
3. Discovery HR-Interview
4. Praxisnahe Aufgabe
5. Detailliertes fachliches Interview
6. Funktionales Interview
7. Peer- & Werte-Gespräch

Hinweis: Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Auch wenn Sie nicht jede einzelne Qualifikation erfüllen, ermutigen wir Sie zur Bewerbung.