Über die Rolle
Wir suchen einen GCP Data Analyst mit fundierter Erfahrung in BigQuery, fortgeschrittenen SQL- und Python-Kenntnissen sowie einem ausgeprägten analytischen Denkvermögen. Diese Position umfasst die Unterstützung bei der Datenvalidierung sowie bei laufenden Analyseaufgaben. Der ideale Kandidat ist geübt im Umgang mit großen Datenmengen, schreibt effiziente Abfragen und erkennt Datenprobleme präzise und mit Weitblick.

Sie arbeiten an verschiedenen Datenprozessen – von der Validierung von Metriken bei Systemmigrationen bis hin zur Unterstützung bei regelmäßigen Analysen und Berichten. Die Rolle erfordert den Einsatz fortgeschrittener BigQuery-Funktionen – wie autorisierte Ansichten, materialisierte Ansichten, benutzerdefinierte Funktionen (UDFs), Partitionierung und Zeitreihenanalysen – zur Sicherstellung der Datenqualität und zur Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse. Kenntnisse in Python, insbesondere im Umgang mit DataFrames und relevanten Bibliotheken, sind unerlässlich für Datenmanipulation, Anomalieerkennung und Workflow-Prototyping.

Ein solides Verständnis von Data-Engineering-Prinzipien und GCP-Infrastruktur ist wichtig, ebenso wie die Fähigkeit, Java- oder Scala-Code zu lesen und zu verstehen, um effektiv mit Engineering-Teams zusammenzuarbeiten. Vertrautheit mit Airflow (Composer) ist hilfreich, um Datenpipeline-Orchestrierungen nachzuvollziehen, stellt jedoch keine Kernaufgabe dar. Erfahrung mit BigQuery ML, Tools zur Anomalieerkennung oder Vertex AI ist von Vorteil.

Hauptaufgaben

– Schreiben, Optimieren und Ausführen komplexer SQL-Abfragen in BigQuery zur Datenvalidierung, Erkennung von Inkonsistenzen und Unterstützung von Analysen.
– Analyse großer Datensätze zur Bewertung der Datenqualität, zum Vergleich von Trends zwischen Systemen und zur Identifikation von Anomalien.
– Anwendung fortgeschrittener BigQuery-Funktionen wie autorisierte Ansichten, materialisierte Ansichten, UDFs, partitionierte Tabellen und Joins für skalierbare Analysen.
– Einsatz von Python und DataFrames für explorative Analysen, Datenmanipulation und Validierungsworkflows.
– Durchführung von Zeitreihenanalysen und Anomalieerkennung mit SQL oder Python.
– Validierung von Datenladungen und -transformationen zur Sicherstellung der Pipeline-Genauigkeit.
– Zusammenarbeit mit Ingenieuren zur Nachverfolgung von Datenpipelines, einschließlich der Fähigkeit, Java- oder Scala-Code zu lesen.
– Vergleich von Datensätzen über verschiedene Systeme hinweg zur Sicherstellung der Konsistenz während und nach Migrationen.
– Verständnis von Orchestrierungs-Tools wie Airflow (Composer), um Pipeline-Logik nachzuvollziehen und effektiv zusammenzuarbeiten.
– Arbeit innerhalb des GCP-Ökosystems unter Nutzung von Cloud-Tools zur Datenanalyse, Fehlerbehebung und Workflow-Verwaltung.
– Klare Kommunikation von Erkenntnissen und Bedenken zur Datenqualität an Stakeholder zur Unterstützung fundierter Entscheidungen.

Qualifikationen

– Bachelor-Abschluss in Informatik, Data Science, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich.
– Über 5 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse oder im Analytics Engineering mit fundierten Kenntnissen in BigQuery, SQL und Python.
– Mehr als 5 Jahre Erfahrung mit der Google Cloud Platform (GCP).
– Expertise im Schreiben und Optimieren von SQL zur Datenvalidierung, Trendanalyse und Identifikation von Abweichungen.
– Sicherer Umgang mit Python, einschließlich DataFrames und gängiger Analysebibliotheken.
– Erfahrung mit fortgeschrittenen BigQuery-Funktionen wie autorisierte Ansichten, materialisierte Ansichten, UDFs, Partitionen und Zeitreihenanalysen.
– Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Erfahrung in der Validierung von Daten über Systeme hinweg bei Migrationen und im laufenden Betrieb.
– Grundlegende Fähigkeit, Java- oder Scala-Code zu lesen und zu interpretieren zur Unterstützung der Zusammenarbeit mit Ingenieuren.
– Vertrautheit mit Airflow (Cloud Composer) zur Nachverfolgung und Analyse von Datenpipelines.

Bevorzugte Qualifikationen

– Erfahrung mit Looker oder anderen BI-Tools zur Metrikvalidierung und Berichterstattung.
– Kenntnisse in BigQuery ML und Vertex AI.
– Grundverständnis von Legacy-Systemen wie Oozie oder Pig zur Analyse bestehender Skripte.

Erforderliche Fähigkeiten

– Fundierte Kenntnisse in SQL, BigQuery und Python.
– Fortgeschrittene SQL-Fähigkeiten in BigQuery für komplexe Validierungen, Anomalieerkennung und Trendanalysen.
– Erfahrung im Vergleich von Datensätzen über verschiedene Systeme hinweg.
– Nachgewiesene Fähigkeit zur Erkennung und Untersuchung von Datenabweichungen über Plattformen hinweg.
– Ausgeprägte analytische Intuition zur Validierung von Metriken und Identifikation nicht offensichtlicher Probleme.
– Fähigkeit, Metriken und Trends nebeneinander zu vergleichen, um die Genauigkeit nach Migrationen zu bestätigen.
– Kompetent in der Ursachenanalyse mithilfe von SQL und Domänenwissen.
– Effektive Kommunikationsfähigkeit zur Dokumentation und Weitergabe von Erkenntnissen an technische und nicht-technische Zielgruppen.
– Vertrautheit mit Zeitreihenanalysen zur Identifikation unerwarteter Metrikveränderungen.
– Fähigkeit, strukturierten Validierungsprozessen zu folgen und gleichzeitig Verbesserungsvorschläge für Workflows einzubringen.

Reisebereitschaft
– Reisetätigkeit je nach geschäftlichem Bedarf.

Transparenz zur Vergütung (nur für Einwohner von CA, CO, HI, NY, WA)

– Colorado: $143.700 – $210.760
– Hawaii und New York (außer NYC): $153.000 – $224.400
– Kalifornien, New York City und Washington: $167.400 – $245.520

Zusätzliche Vergütung kann Boni, Provisionen oder andere leistungsabhängige Zahlungen umfassen. Die tatsächliche Vergütung hängt von verschiedenen Faktoren ab, darunter Erfahrung, Fähigkeiten, Zertifizierungen und Standort. Weitere Informationen zu unseren Leistungen finden Sie unter https://rackspace.jobs/benefits.

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