Wir sind StackFuel, Deutschlands führender Anbieter für Daten- und KI-Weiterbildung – seit 2026 Teil von Multiverse, Europas einzigem EdTech-Unicorn. Gemeinsam machen wir Menschen und Unternehmen fit für die KI-Ära: praxisnah, arbeitsplatznah und mit dem Ziel, technologische Fähigkeiten für alle zugänglich zu machen.Wir verbinden eine starke Lernplattform mit Coaching durch Expert:innen und arbeiten mit führenden Unternehmen zusammen, um AI- und Tech-Skills dort aufzubauen, wo sie echte Wirkung entfalten. Wenn du die Zukunft von Arbeit, Lernen und KI mitgestalten willst, bist du bei uns richtig.JobbeschreibungDaten sind für uns kein Nebenprodukt, sondern ein zentraler Erfolgsfaktor und das Fundament unserer KI-Strategie. Als Analytics Engineer (m/w/d) bist du die treibende Kraft hinter unserer Datenplattform: Du baust und pflegst die Datenmodelle, auf denen Analytics, Reporting und Data Science im gesamten Unternehmen aufsetzen. Mit robusten, skalierbaren und vertrauenswürdigen Pipelines sorgst du dafür, dass alle Teams auf einer sauberen, konsistenten Datenbasis arbeiten – und machst unser Unternehmen damit messbar datengetriebener und KI-fähiger.Schwerpunkte deiner RolleDu entwickelst und pflegst dbt-Modelle und Datenpipelines, die Rohdaten in saubere, dokumentierte und verlässliche Datensätze überführenDu etablierst eine Single Source of Truth für Kennzahlen und sorgst dafür, dass alle Teams mit denselben vertrauenswürdigen Zahlen arbeitenDu designst skalierbare Data-Warehouse-Schemata (dimensionales Modell, Fakten/Dimensionen) mit Fokus auf Performance, Skalierbarkeit und KostenDu integrierst Daten aus unternehmensweiten Systemen in unseren Data Lake / unser Data Warehouse und führst systemübergreifende Datenflüsse zusammenDu baust und pflegst Dashboards und Reports (z. B. in Metabase), die Fachbereiche zu eigenständigem, datenbasiertem Handeln befähigenDu sicherst und verbesserst kontinuierlich die Datenqualität – inkl. Monitoring, dbt-Tests und klarer Standards für zuverlässige Analytics- und KI-Use-CasesDu arbeitest eng mit Operations, Produkt, Engineering und dem Leadership-Team zusammen und übersetzt Business-Fragen in aussagekräftige Metriken und AnalysenDas bringst du mitMehrjährige Erfahrung als Analytics Engineer, Data Engineer, Data Scientist oder in einer vergleichbaren datengetriebenen RolleSehr gute SQL-Skills sowie praktische Erfahrung mit dbt in Produktionsumgebungen (inkl. Tests, Dokumentation, CI/CD und GitHub-Workflows)Fundiertes Verständnis von Datenmodellierung, Data-Warehouse-Design, ETL-/ELT-Prozessen und der Auswirkungen auf Skalierbarkeit und Reporting-PerformancePraxiserfahrung mit Snowflake (oder vergleichbaren Cloud-DWH-/Data-Lake-Lösungen) sowie einem BI-Tool wie Metabase, Power BI oder TableauKenntnisse in Python oder einem ähnlichen Skript-/Analyse-Tool zur tiefergehenden Analyse, Prototyping und AutomatisierungFähigkeit, komplexe Daten und Zusammenhänge verständlich zu erklären – hohe Service- und Lösungsorientierung im Umgang mit internen StakeholdernStrukturierte, selbstständige Arbeitsweise, Ownership-Mentalität und sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und SchriftDas bieten wir DirArbeitskulturDich erwartet eine lösungsorientierte und datengetriebene Arbeitsweise, eine offene Feedbackkultur sowie ein starker Teamspirit. Zwei vom gesamten StackFuel-Team gewählte Trustees unterstützen Dich bei Fragen und Anliegen als neutrale, vertrauliche Anlaufstelle.OwnershipÜbernehme ab dem ersten Tag Verantwortung, bringe Deine eigenen Ideen aktiv ein, gestalte Prozesse nachhaltig und präge unsere Abläufe maßgeblich mit.Hybrides ArbeitenWir arbeiten in einem hybriden Modell und sind üblicherweise 3 Tage pro Woche vor Ort in unserem Office in Berlin.WorkationBis zu 10 Tage pro Jahr kannst Du von überall aus der EU, dem EWR und der Türkei arbeiten.Raum für AustauschRegelmäßiger Austausch im Team, saisonale Feiern und eine immer gut gefüllte Küche sorgen für ein lebendiges Miteinander.WeiterentwicklungAbsolviere unsere Online-Trainings, um Deine fachlichen Fähigkeiten auszubauen und Dich zur Expert:in für Daten und KI zu entwickeln.

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Analytics Engineer (w/m/d)