Analytics Engineer

Where Growth Has No Leash

Zigzag ist die #1 App für Hundetraining & Lebenskompetenzen, die Welpen und ihren Besitzern hilft, eine lebenslange Bindung aufzubauen. Zu viele Hunde verpassen das richtige Training, was zu Verhaltensproblemen oder sogar zur Abgabe führt. Unsere Mission ist es, dies zu verhindern, indem wir Welpentraining für alle zugänglich und unterhaltsam machen.

Wir wurden als "App des Tages" von Apple vorgestellt, in "New Apps We Love" hervorgehoben und für mehrere Branchenpreise nominiert. Unterstützt von einer großen globalen Tierpflegeorganisation (Purina) sind wir ein wachsendes, produktorientiertes Unternehmen mit großen Ambitionen und einem eng verbundenen Team.

Was wir suchen

Wir suchen einen neugierigen, wirkungsorientierten Analytics Engineer, der unser kleines Datenteam verstärkt. Sie werden an der Schnittstelle von Data Engineering und Business-Analyse tätig sein und Rohdaten in zuverlässige, skalierbare Erkenntnisse umwandeln.

In dieser Rolle werden Sie der "Entwickler und Ermittler" sein. Sie übernehmen die Verantwortung für die "letzte Meile" unseres Analyse-Stacks – erstellen dbt-Modelle, definieren Metriken und arbeiten direkt mit Stakeholdern aus den Bereichen Produkt und Marketing zusammen, um kritische Geschäftsfragen zu beantworten. Sie werden eng mit unserem Data Lead zusammenarbeiten, der Sie bei Ihrem technischen Wachstum unterstützen wird.

Wir sind auch ein sehr zukunftsorientiertes Team, wenn es um künstliche Intelligenz geht. Wir nutzen täglich KI-Tools, um unsere Datenoperationen zu beschleunigen, und das Datenteam spielt eine Schlüsselrolle bei der Unterstützung der Entwicklung und Qualitätssicherung neuer KI-Funktionen in unserer App. Wenn Sie gerne sauberes SQL schreiben, moderne KI-gestützte Arbeitsabläufe annehmen und die direkten geschäftlichen Auswirkungen Ihrer Arbeit in einem schnelllebigen Startup-Umfeld sehen möchten, ist diese Stelle genau das Richtige für Sie.

Ihre Aufgaben

• Das Fundament bauen: Entwicklung, Test und Wartung robuster Datenmodelle mit dbt und BigQuery. Sie verwandeln unordentliche Rohdaten in saubere, geschäftsfertige Datensätze.

• Untersuchen & Lösen: Leitung von Ad-hoc-Datenuntersuchungen. Wenn sich Geschäftsmetriken verschieben oder Anomalien auftreten, werden Sie der Detektiv sein, der SQL schreibt und Dashboards erstellt, um zu erklären, warum.

• Beschleunigen & Innovieren: Aktive Nutzung von KI-Codierungsassistenten und internen Tools zur Beschleunigung Ihrer Entwicklungszyklen und Zusammenarbeit mit dem Produktteam zur Überwachung der Qualität und des Engagements der KI-Funktionen unserer App.

• Stakeholder befähigen: Übersetzung komplexer Stakeholder-Anforderungen in Self-Service-Dashboards und semantische Metriken mit Lightdash und Mixpanel.

• Datenqualität: Implementierung von dbt-Tests und Pflege klarer Dokumentationen, um sicherzustellen, dass unsere Daten vertrauenswürdig und zugänglich bleiben.

• Zusammenarbeiten & Lernen: Arbeiten in einem Modell der "gelenkten Autonomie". Sie werden selbstständig an Datenmodellierungs- und Berichtsaufgaben arbeiten und gleichzeitig Mentoring zur fortgeschrittenen Architektur vom Data Lead erhalten.

Ihr Profil

Muss-Kriterien

• Erfahrung: Mehr als 2 Jahre Erfahrung in einer datenintensiven Rolle (Data Engineer, Data Analyst, BI Analyst oder Junior Analytics Engineer).

• SQL-Meisterschaft: Sie schreiben sauberes, performantes und lesbares SQL (CTEs und Fensterfunktionen sind selbstverständlich).

• dbt-Erfahrung: Praktische Erfahrung im Aufbau und Testen von Modellen in dbt (Core oder Cloud). Sie verstehen den Wert von Versionskontrolle (Git) und modularer Datenmodellierung.

• Kommerzieller Scharfsinn: Sie kümmern sich um das "Was nun?". Sie bauen nicht nur Tabellen und Dashboards, sondern möchten verstehen, wie Ihre Daten das Produktengagement und die Marketingeffizienz beeinflussen.

• KI-orientierte Denkweise: Sie sind begeistert von den praktischen Anwendungen von KI. Sie scheuen sich nicht, LLMs zur Steigerung Ihrer Codiergeschwindigkeit einzusetzen, und sind bestrebt, zu analysieren, wie Benutzer mit KI in unserem Produkt interagieren.

• Kommunikation: Starke Fähigkeit, technische Konzepte an nicht-technische Stakeholder und umgekehrt zu übersetzen.

Nice-to-haves (aber keine Ausschlusskriterien)

• Erfahrung mit BigQuery.

• Erfahrung mit semantischen Layer BI-Tools (wie Lightdash oder Looker) oder Produktanalysetools (wie Mixpanel).

• Vertrautheit mit Python (Pandas/Skripting) für leichte Datenmanipulation.

• Vorherige Erfahrung in einem schnell wachsenden Startup-Umfeld.

Warum wir?

Vergütung & Prämien

• Gehalt £45-55K je nach Erfahrung & Interviewleistung, jährlich überprüft

• Jährlicher Bonus von 10 %, steigend mit der Betriebszugehörigkeit

• Empfehlungsbonus

Wohlbefinden & Flexibilität

• Private Krankenversicherung

• Hybrides Arbeiten (UK-basiert) mit 1-2 Tagen pro Woche in unserem Büro in London Victoria

• Flexible Arbeitsregelungen

• Bis zu 2 Wochen pro Jahr aus dem Ausland arbeiten

• 25 Urlaubstage (steigend auf 27) plus Ihr Geburtstag frei

• Sommeröffnungszeiten – freitags früher Schluss in den Monaten Juni, Juli und August

• Hunde-freundliches Büro

Familie & Lebensstil

• 4 Wochen Vaterschaftsurlaub

• 12 Wochen Mutterschaftsurlaub

• Sommerparty

• Weihnachtsfeier

Wachstum & Lernen

• LinkedIn Learning Zugang

• Jährliches Lernbudget von £1.000

• 4 "Giving Back"-Tage pro Jahr

• 1 bezahlter Freiwilligentag pro Jahr

Wir besprechen gerne flexible Regelungen und angemessene Anpassungen während des gesamten Einstellungsprozesses.