Wir – die HOCHBAHN
In unseren Bussen und Bahnen bringen wir jeden Tag über eine Million Menschen an ihr Ziel. Und wir bewegen noch mehr: für Hamburg, für die Zukunft und für alle, die bei uns arbeiten.
(Senior-) Analytics Engineer (w/m/d)
Du – deine Rolle bei uns
Du willst nicht einfach irgendeinen Bürojob, sondern richtig was bewegen – für Hamburg und seine Zukunft? Dann komm ins Verwaltungsteam der HOCHBAHN! Hier gestaltest du hinter den Kulissen die Mobilität von morgen mit: digital, nachhaltig und sinnvoll. Freu dich auf einen Job, der zu deinem Leben passt – dank flexibler Arbeitszeiten, mobilem Arbeiten und vielen Entwicklungsmöglichkeiten.
Anstellungsart: Unbefristete Festanstellung
Umfang: Vollzeit
Ort: Hochbahnhaus, Steinstraße 20, 20095 Hamburg
- Zur effizienten Verarbeitung von Betriebs-, Fahrgast- und Mobilitätsdaten entwickelst, wartest und optimierst du Data Pipelines, damit Data Analysts und andere Teams im Unternehmen auf gut strukturierte Datengrundlagen zugreifen können.
- Gemeinsam mit Data Engineers und der IT-Abteilung integrierst du Datenquellen und stellst die Skalierbarkeit der Dateninfrastruktur sicher.
- Mit der Implementierung von Datenqualitätsprozessen sorgst du langfristig für konsistente und zuverlässige Daten.
- Du entwickelst Self-Service-Analytics-Lösungen, die Fachabteilungen dabei unterstützen, datenbasierte Insights selbstständig zu generieren.
- Durch enge Abstimmung mit Data Analysts und Fachexperten identifizierst du Anforderungen und stellst passende analytische Lösungen bereit.
- Abgeschlossenes Studium oder eine vergleichbare Qualifikation
- Mehrjährige Erfahrung (ca. 5+ Jahre) im Bereich Analytics Engineering, Data Engineering oder BI mit starkem Fokus auf Datenmodellierung und analytische Datenstrukturen
- Sehr gute Kenntnisse in SQL und Python sowie Erfahrung mit relationalen Datenbanken, ETL-Tools (z. B. Talend, Airflow, dbt) und modernen Data-Processing-Plattformen wie Databricks
- Fundiertes Wissen in Datenmodellierung und Datenmanagement sowie Erfahrungen im Umgang mit BI- und Visualisierungstools (z. B. Power BI, Tableau)
- Kenntnisse in Data Warehousing, Data-Lake-Architekturen, Big-Data-Technologien und Cloud-Plattformen (z. B. Azure, AWS, Google Cloud)
- Analytische Denkweise, Teamfähigkeit und klare Kommunikation komplexer Datenarchitekturen
- 38 Stunden Woche - Wir reduzieren die Wochenarbeitszeit, bis du ab Juli 2027 nur noch 37 Stunden arbeitest.
- Flexible Arbeitszeitmodelle - Du organisierst deinen Arbeitstag zwischen 6 und 21 Uhr ganz flexibel.
- Gleitzeit - Nutze Gleitzeitstunden flexibel für Urlaub, Pausen oder persönliche Termine.
- Langzeitkonto - Spare Arbeitszeitguthaben an und verwirkliche dir längere Auszeiten, Sabbaticals oder einen früheren Renteneintritt.
- Urlaub - Du genießt 31 Urlaubstage. Und Heiligabend und Silvester kommen noch obendrauf!
- Gesundheit und Fitness - Du bleibst fit und gesund - Dank der 'machtfit'-Angebote und einem jährlichen Zuschuss von 175 €.