Analytics Engineer (m/w/d)

Du entwickelst und betreibst unsere Datenplattform und Data Products – von der Konzeption über den Aufbau der Dateninfrastruktur bis hin zu skalierbaren Pipelines für Analytics- und AI-Anwendungen. Dabei modellierst du Daten für unterschiedliche Use Cases, entwickelst Python-basierte ETL-Prozesse und stellst sicher, dass Daten über verschiedene Cloud-Umgebungen hinweg zuverlässig, nachvollziehbar und nutzbar sind.

Gemeinsam mit Product-, Engineering-, Sales- und AI-Teams schaffst du die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen im gesamten Unternehmen – von Produkt-Insights über Sales-Analysen bis hin zu hochwertigen Datensätzen für AI-Produkte. Gleichzeitig entwickelst du unsere Datenarchitektur, Datenqualität und Data Governance kontinuierlich weiter.

Ingentis ist der führende Software-Anbieter für Organizational Analytics und Strategic Workforce Planning. Mit unserer Plattform Ingentis org.manager stärken wir die Organizational Performance von mehr als 2.000 Organisationen weltweit. An unseren Standorten in Nürnberg sowie in den USA, Frankreich und Großbritannien gestalten rund 160 Mitarbeitende aktiv die Zukunft datenbasierter Organisationsentwicklung – unter einem klaren Anspruch: Organisationen so zu designen, dass Menschen ihr Bestes geben können.

• Du konzipierst und entwickelst Data Products und unsere zentrale Datenplattform von Grund auf.
• Du entwirfst und implementierst unsere Dateninfrastruktur über heterogene Datenquellen und mehrere Cloud-Umgebungen hinweg.
• Du entwickelst und betreibst skalierbare Datenpipelines (Batch und Near-Real-Time) für Analytics- und AI-Anwendungsfälle in Python.
• Du modellierst Datenstrukturen für Produktanalysen, Business-KPIs, Produktfeatures, RAG-Pipelines und AI-Workloads.
• Du definierst gemeinsam mit Stakeholdern klare und konsistente KPIs und sorgst dafür, dass diese über Systeme und Teams hinweg einheitlich genutzt werden.
• Du stellst sicher, dass Daten hochwertig, nachvollziehbar und AI-ready über die gesamte Plattform hinweg verfügbar sind.
• Du definierst und implementierst Datenqualitäts-Standards (inklusive Tests, Monitoring, und Data Lineage).
• Du analysierst größere Datenmengen, identifizierst neue Datenquellen und erschließt daraus neue Insights für Produkt und Business.
• Du arbeitest eng mit Product-, Engineering-, Sales- und AI-Teams zusammen, um datengetriebene und AI-basierte Features zu ermöglichen.
• Du entwickelst unsere Datenmodelle, Qualitätsstandards, Abläufe und Data Governance kontinuierlich weiter.
• Du nutzt AI-Assistenten, um Entwicklung, Exploration und Debugging zu beschleunigen.

• Du bringst mehrjährige Erfahrung als Analytics Engineer, Data Engineer oder analytics-orientierter Software Engineer mit und hast bereits mit modernen Cloud-Data-Stacks und Warehouse-zentrierten Architekturen gearbeitet.
• Du verfügst über sehr gute SQL-Kenntnisse (inkl. komplexer Transformationen mit CTEs) sowie starke Python-Kenntnisse für die ETL-Entwicklung.
• Du hast Erfahrung im Aufbau und Betrieb von skalierbaren Datenplattformen.
• Du hast Erfahrung in der Datenmodellierung für Analytics- und AI-Workloads.
• Du kennst dich mit Data Quality, Data Lineage, Testing und Data Governance aus und kannst pragmatische Architekturentscheidungen treffen und umsetzen.
• Idealerweise hast du Erfahrung in der Analyse größerer Datenmengen sowie in der Aufbereitung und Visualisierung von Daten für anspruchsvolle Stakeholder.
• Du arbeitest sicher mit heterogenen Datenquellen und mehreren Cloud-Umgebungen und hast idealerweise Erfahrung mit Infrastructure-as-Code-Tools wie Terraform.
• Du zeichnest dich durch Neugier, eine strukturierte und detailorientierte Arbeitsweise aus und nutzt AI-Coding-Assistenten aktiv in deinem Engineering-Workflow.
• Du verfügst über sehr gute Deutsch- (C1+) und Englischkenntnisse (C1+).