Senior Analytics Engineer - Sponsored Content & Products (all genders)

ABOUT YOU gehort zu den am schnellsten wachsenden E-Commerce-Unternehmen Europas. Mit Standorten in Hamburg und Berlin bringen wir Mode und Technologie zusammen. Unsere Mission ist es, Online-Shopping neu zu denken und personlicher zu gestalten. Dafur braucht es mehr als nur gute Ideen. Es braucht Menschen, die Eigeninitiative zeigen und den Status quo hinterfragen. Wir setzen auf flache Hierarchien, direkte Kommunikation und pragmatische Entscheidungen. Bei uns gibt es keine langen Abstimmungswege. Wir arbeiten engagiert und legen gleichzeitig Wert darauf, die gemeinsame Zeit zu genieen, sei es beim Team-Lunch, bei After-Work-Drinks, auf Firmenevents oder bei einem schnellen Kaffee zwischen zwei Meetings.

Das Sponsored Content & Products-Team ist ein zentraler Wachstumstreiber. Das Ziel ist es, hochskalierbare Self-Serve-Marketplaces auf Cost-per-Click (CPC)-Basis aufzubauen. Diese ermoglichen es Marken, ihre Sichtbarkeit in Echtzeit direkt am digitalen Point of Sale effizient zu steigern. Obwohl wir uns innerhalb eines bestehenden Okosystems bewegen, bietet der architektonische Ubergang von einem Monolithen hin zu vier spezialisierten Produktteams ein hochgradig autonomes, Greenfield-ahnliches Umfeld. Deine Entscheidungen werden unseren zukunftigen Tech-Stack mageblich pragen und uns dabei helfen, unseren Retail Media-Umsatz zu vervielfachen.

• Verantwortung fur den Semantic Layer: Produktionsreife, analytische Datentransformationen und Metriken-Definitionen innerhalb von Google BigQuery konzipieren, aufbauen und warten, um ein robustes Performance- und Budget-Reporting fur unsere Bidding-Marketplaces zu ermoglichen
• Datenqualitat & Validation Governance: Strikte, automatisierte Datenvalidierungs-Frameworks und Schema-Checks etablieren, um offentlich zugangliche Reporting-Dashboards und analytische Tabellen vor Upstream-Abweichungen oder strukturellen Drifts zu schutzen
• Legacy-Transformationen auflosen: Die Migration komplexer, analytischer Transformationsregeln und Datenaggregations-Abfragen aus historisch gewachsenen Legacy-Anwendungs-Repositories in modulare, entkoppelte Analytics-Umgebungen federfuhrend leiten
• Katalog- & Domain-Kopplung entflechten: Eng mit Data Engineer:innen zusammenarbeiten, um saubere Datenmodellierungsgrenzen um gemeinsam genutzte Katalog-Assets (wie Produkte und Marken) zu ziehen, die den dezentralen Produkt-Stack mit den Core-Plattform-Endpunkten verbinden
• Technical Stewardship: Standards fur das Analytics Engineering setzen, Konventionen fur die Code-Wiederverwendbarkeit vorgeben und wiederverwendbare Daten-Blueprints innerhalb des Teams etablieren

• Datentransformation & Prinzipien der semantischen Modellierung: Expert:innen-Kenntnisse im Designen modularer und performance-optimierter analytischer Datenmodelle sowie im Aufbau skalierbarer, inkrementeller Transformationen
• Cloud Data Warehousing: Fortgeschrittene SQL-Beherrschung und umfassende native Erfahrung mit cloudbasierten Big-Data-Plattformen (z. B. Google BigQuery)
• Integration von Orchestrierungs-Umgebungen: Praktische Vertrautheit im Umgang mit modernen Workflow-Orchestratoren wie Dagster, um Daten-Assets und ereignisgesteuerte Pipeline-Zeitplane zu synchronisieren
• Datenvalidierung & Quality Engineering: Umfassende Erfahrung im Schreiben deklarativer Datenprufungen, Regressionsvalidierungs-Assertions und Datenqualitatstests, um die strikte Einhaltung von Metriken-Definitionen zu erzwingen
• CI/CD & moderne Engineering-Praktiken: Sicherer Umgang mit Git-Versionskontrolle, strukturierten Code-Review-Prozessen und automatisierter Deployment-Infrastruktur wie GitLab CI/CD-Pipelines
• Mentalitat eines Informationsarchitekten: Ein:e strukturell denkende:r Entwickler:in, der:die sich hervorragend darauf versteht, lose Geschaftsanforderungen in hochstrukturierte, zuverlassige und standardisierte Metriken-Umgebungen zu verwandeln
• Effektive Kommunikation: Fahigkeit, komplexe Datenbankschemata, Transformationsentscheidungen und analytische Definitionen klar und verstandlich an Softwareentwickler:innen zu vermitteln
• Hohe Autonomie & proaktive Eigenverantwortung: Stark motiviert, Daten-Blueprints in einem technischen Greenfield-Kontext zu etablieren

Nice To Have:

• Datentransformations-Tools: Praktische, fundierte Erfahrung in der Nutzung von dbt (Data Build Tool) zur Verwaltung von versionskontrollierten analytischen Modellierungs-Codebasen, Validierungsschemata und Deployment-Workflows

• Domain-Expertise: Vorerfahrung in einem E-Commerce-, Retail-Tech- oder AdTech-Okosystem mit einem soliden Verstandnis von Web-Analytics-Tracking, Funnel-Parametern oder Ad-Performance-Metriken

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Ein Ort, an dem Du Du sein kannst.
Wir sehen es als unsere Verantwortung, ein Umfeld zu schaffen, in dem sich alle so willkommen fuhlen konnen, wie sie sind.
Unterschiedliche Hintergrunde und Perspektiven machen uns starker und pragen unsere Kultur.
Wofur wir intern stehen, dafur stehen wir auch als Marke: Akzeptanz, Inklusion und ein fairerer Umgang mit Mode.