Schweden
Analytics EngineerAnalytics Engineer
Stockholm · Schweden · Vollzeit
Arbeitsbeschreibung
Acne Studios ist ein progressives Luxuslabel und durch Zusammenarbeit und Neugier setzen wir hohe Erwartungen und streben nach Exzellenz. Wir schätzen die Beiträge von jedem und fördern Feedback, um uns selbst und andere weiterzuentwickeln. Wir zielen darauf ab, unsere Umweltauswirkungen in allen unseren Aktivitäten zu minimieren und gesellschaftliche Herausforderungen in der Art und Weise zu bewältigen, wie wir unsere Geschäfte führen.
Als Analytics Engineer in unserem Hauptsitz in Stockholm wirst du saubere, validierte Daten in gut dokumentierte, vertrauenswürdige Datensätze umwandeln, auf die Teams in Acne Studios angewiesen sind. Deine Arbeit ermöglicht Self-Service-Analysen durch Power BI und andere Verbrauchsschichten, sodass Geschäftsnutzer Daten finden und verwenden können, ohne ad-hoc technische Unterstützung. Du bist erfolgreich, wenn die Datensätze genau und vertrauenswürdig sind und wenn die Kennzahlen im gesamten Unternehmen konsistent sind. Um dorthin zu gelangen, baust du starke Beziehungen zu den Stakeholdern, kommunizierst klar, lieferst zuverlässig und teilst dein Wissen mit dem Team.
KULTUR DER ZUSAMMENARBEIT
Wir sind fest davon überzeugt, dass du, wenn du Unterstützung, Einbeziehung und Vertrauen fühlst, deine Arbeit genießt und in ihr aufblühst. Du wirst Teil eines Teams von Kollegen mit unterschiedlichen Rollen und Hintergründen sein, die jeweils über einzigartige Fähigkeiten und Erfahrungen verfügen.
WAS DU TUN WIRST
Als Analytics Engineer wird dein Hauptbeitrag darin bestehen, die Datenbasis zu schaffen, die rohe, validierte Daten in geschäftsbereite Modelle umwandelt, die im gesamten Unternehmen verwendet werden. Du wirst an den Manager Data Insights berichten. Du wirst eine wesentliche Rolle dabei spielen, Daten für alle bei Acne Studios zugänglich, zuverlässig und konsistent zu machen, indem du:
Dimensionale Modelle (Fakten, Dimensionen, Sichten) in der Goldschicht entwirfst und pflegst, wobei du den Prinzipien des Sternschemas folgst
Wiederverwendbare Daten-Transformation-Pipelines mit PySpark und SQL auf Databricks baust und betreibst
Daten für den Verbrauch durch Power BI und externe Systeme wie Centric und Dema strukturierst und zur Verfügung stellst
Zum Aufbau einer zentralen semantischen Schicht in Databricks beiträgst
Kern-Geschäftskennzahlen, Logik und KPIs implementierst und pflegst
Die Datenqualität durch automatisierte Tests und Validierung sicherstellst
Datensätze dokumentierst und sie leicht findbar und nutzbar machst
Mit Stakeholdern zusammenarbeitest, um Geschäftsbedürfnisse in Anforderungen und Datenmodelle zu übersetzen
Analysten, die mit Power BI und Databricks Dashboards arbeiten, mit klaren und strukturierten Anleitungen unterstützt
Proaktiv mit Geschäftsnutzern kommunizierst, was für Daten verfügbar sind, was sie bedeuten und wie sie verwendet werden können
Zu Verbesserungen in Transformationsmustern, Testframeworks, Tools und Arbeitsweisen beiträgst
WEN DU BIST
Du hast hohe Ziele und legst Wert auf Details, die einen erheblichen Einfluss haben. Du arbeitest gerne im Team und nimmst Feedback an, um dich selbst und andere weiterzuentwickeln. Du bist neugierig und blühst in einem dynamischen Umfeld auf. Zusammenarbeit, Respekt und klare Kommunikation sind wichtig, ebenso wie dein Ehrgeiz zu lernen und zu wachsen. Wenn diese Eigenschaften auf dich zutreffen, würden wir uns freuen, dich in unserem Team zu haben.
Spezifische persönliche Eigenschaften für diese Rolle:
Klare Kommunikation sowohl mit technischen als auch mit geschäftlichen Zielgruppen
Serviceorientiert und reaktionsschnell
Strukturiert und detailorientiert, mit hohen Standards für Genauigkeit und Dokumentation
Proaktiv bei der Identifizierung von Verbesserungen
Neugierig und motiviert, weiterhin zu lernen
Teamplayer, der Wissen durch Code-Reviews, Demos und Präsentationen teilt
Spezifische Erfahrung und Kenntnisse für diese Rolle:
Starke Fähigkeiten im dimensionalen Modellieren (Sternschema, SCD2 usw.)
Fortgeschrittene Kenntnisse in PySpark und SQL (Fensterfunktionen, komplexe Joins, inkrementelle Verarbeitung)
Erfahrung mit Spark
Solide Python-Kenntnisse (Datenvalidierung, Skripting, Testen)
Erfahrung mit der Databricks-Plattform: Delta Lake, Unity Catalog, Notebooks, Jobs, Workflows
Erfahrung mit Orchestrierungstools (Databricks Workflows, Data Factory oder ähnliches)
Vertrautheit mit Power BI (semantische Modelle, Beziehungen, DAX-Grundlagen)
Vertrautheit mit KI-unterstützten Lakehouse-Tools (Code-Assistenten, Genie Spaces, KI/BI-Dashboards, Modellbereitstellungspunkte)
Vertrautheit mit CI/CD für Datenassets (Databricks Asset Bundles, Git-Integration)
Vertrautheit mit Datenqualitätsrahmen (Great Expectations oder benutzerdefinierte Assertionsmuster)
Fließend in Englisch
Was uns am meisten wichtig ist, ist nicht, ob Sie all das aufgeführte Wissen und die Fähigkeiten beherrschen. Wir sind darauf spezialisiert, das Potenzial in jedem Einzelnen zu erkennen. Wir schätzen die Vielfalt von Menschen sowie Ideen und Perspektiven und ermutigen jeden zur individuellen Ausdrucksform seiner eigenen Identität.Acne Studios is a progressive luxury house and through collaboration and curiosity, we set high aspirations and strive for excellence. We value everyone’s contribution and embrace feedback to develop ourselves and others. We aim to minimise our environmental impact across all our operations and to address societal challenges in the way we conduct our business.
As Analytics Engineer at our Stockholm Head Office, you will transform clean, validated data into well-documented, trusted datasets that teams across Acne Studios rely on. Your work enables self-service analytics through Power BI and other consumption layers, so that business users can find and use data without ad-hoc engineering support. You succeed when datasets are accurate and trusted, and when metrics are consistent across the company. To get there, you build strong relationships with stakeholders, communicate clearly, deliver reliably and share your knowledge with the team.
CULTURE OF COLLABORATION
We firmly believe that when you feel supported, included, and trusted, it enables you to enjoy your work and thrive in it. You will be a part of a team of colleagues with diverse roles and backgrounds, each with their unique skills and experiences.
WHAT YOU WILL DO
As Analytics Engineer your main contribution will be to build the data foundation that turns raw, validated data into business-ready models used across the company. You will report to Manager Data Insights. You will play a vital role in making data accessible, reliable and consistent for everyone at Acne Studios by:
Designing and maintaining dimensional models (facts, dimensions, lookups) in the gold layer, following star schema principles
Building and operating reusable data transformation pipelines using PySpark and SQL on Databricks
Structuring and exposing data for consumption by Power BI and external systems such as Centric and Dema
Contributing to building a centralized semantic layer in Databricks
Implementing and maintaining core business metrics, logic and KPIs
Ensuring data quality through automated testing and validation
Documenting datasets and making them easy to find and use
Partnering with stakeholders to translate business needs into requirements and data models
Supporting analysts working in Power BI and Databricks Dashboards with clear and structured guidance
Communicating proactively with business users about what data is available, what it means and how to use it
Contributing to improvements in transformation patterns, testing frameworks, tools and ways of working
WHO YOU ARE
You have high aspirations and focus on details that create substantial impact. You enjoy working as a team and you embrace feedback to develop yourself and others. You are curious and thrive in a dynamic environment. Cooperation, respect, and clear communication are important, along with your ambition to learn and grow. If these qualities speak to you, we would love to have you on our team.
Specific personal qualities for this role:
Clear communicator with both technical and business audiences
Service-minded and responsive
Structured and detail-oriented, with high standards for accuracy and documentation
Proactive in identifying improvements
Curious and motivated to keep learning
Team player who shares knowledge through code reviews, demos and presentations
Specific experience and knowledge for this role:
Strong dimensional modelling skills (star schema, SCD2 etc.)
Advanced PySpark and SQL (window functions, complex joins, incremental processing)
Experience working with Spark
Solid Python skills (data validation, scripting, testing)
Experience with the Databricks platform: Delta Lake, Unity Catalog, notebooks, jobs, workflows
Experience with orchestration tools (Databricks Workflows, Data Factory or similar)
Familiarity with Power BI (semantic models, relationships, DAX basics)
Familiarity with AI-assisted Lakehouse tools (code assistants, Genie spaces, AI/BI dashboards, model serving endpoints)
Familiarity with CI/CD for data assets (Databricks Asset Bundles, Git integration)
Familiarity with data quality frameworks (Great Expectations or custom assertion patterns)
Fluent in English
What matters most to us is not whether you master all the listed knowledge and skills. We are dedicated to recognising the potential in each individual. We embrace diversity of people as well as ideas and viewpoints and encourage everyone's individual expression of their own identity.
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Anforderungen
Sie haben hohe Ambitionen und legen Wert auf Details, die erheblichen Einfluss haben. Sie arbeiten gerne im Team und nehmen Feedback an, um sich selbst und andere weiterzuentwickeln. Sie sind neugierig und gedeihen in einem dynamischen Umfeld. Zusammenarbeit, Respekt und klare Kommunikation sind wichtig, ebenso wie Ihr Ehrgeiz zu lernen und zu wachsen. Wenn diese Eigenschaften auf Sie zutreffen, würden wir uns freuen, Sie in unserem Team zu haben.
Spezifische persönliche Eigenschaften für diese Rolle:
Klare Kommunikation mit technischen und geschäftlichen Zielgruppen
Serviceorientiert und reaktionsschnell
Strukturiert und detailorientiert, mit hohen Standards für Genauigkeit und Dokumentation
Proaktiv bei der Identifizierung von Verbesserungen
Neugierig und motiviert, kontinuierlich zu lernen
Teamplayer, die ihr Wissen durch Code-Reviews, Demos und Präsentationen teilen
Spezifische Erfahrungen und Kenntnisse für diese Rolle:
Starke dimensional Modellierungsfähigkeiten (Sternschema, SCD2 usw.)
Fortgeschrittene PySpark- und SQL-Kenntnisse (Fensterfunktionen, komplexe Joins, inkrementelle Verarbeitung)
Erfahrung mit Spark
Solide Python-Kenntnisse (Datenvalidierung, Skripting, Testen)
Erfahrung mit der Databricks-Plattform: Delta Lake, Unity Catalog, Notebooks, Jobs, Workflows
Erfahrung mit Orchestrierungstools (Databricks Workflows, Data Factory oder ähnliches)
Vertrautheit mit Power BI (semantische Modelle, Beziehungen, DAX-Grundlagen)
Vertrautheit mit KI-unterstützten Lakehouse-Tools (Code-Assistenten, Genie Spaces, KI/BI-Dashboards, Modellbereitstellungspunkte)
Vertrautheit mit CI/CD für Datenassets (Databricks Asset Bundles, Git-Integration)
Vertrautheit mit Datenqualitätsrahmen (Great Expectations oder benutzerdefinierte Assertionsmuster)
Fließend in Englisch
Was uns am meisten wichtig ist, ist nicht, ob Sie alle aufgeführten Kenntnisse und Fähigkeiten beherrschen. Wir sind bestrebt, das Potenzial jedes Einzelnen zu erkennen. Wir schätzen die Vielfalt von Menschen sowie von Ideen und Sichtweisen und fördern den individuellen Ausdruck jeder Person ihrer eigenen Identität.You have high aspirations and focus on details that create substantial impact. You enjoy working as a team and you embrace feedback to develop yourself and others. You are curious and thrive in a dynamic environment. Cooperation, respect, and clear communication are important, along with your ambition to learn and grow. If these qualities speak to you, we would love to have you on our team.
Specific personal qualities for this role:
Clear communicator with both technical and business audiences
Service-minded and responsive
Structured and detail-oriented, with high standards for accuracy and documentation
Proactive in identifying improvements
Curious and motivated to keep learning
Team player who shares knowledge through code reviews, demos and presentations
Specific experience and knowledge for this role:
Strong dimensional modelling skills (star schema, SCD2 etc.)
Advanced PySpark and SQL (window functions, complex joins, incremental processing)
Experience working with Spark
Solid Python skills (data validation, scripting, testing)
Experience with the Databricks platform: Delta Lake, Unity Catalog, notebooks, jobs, workflows
Experience with orchestration tools (Databricks Workflows, Data Factory or similar)
Familiarity with Power BI (semantic models, relationships, DAX basics)
Familiarity with AI-assisted Lakehouse tools (code assistants, Genie spaces, AI/BI dashboards, model serving endpoints)
Familiarity with CI/CD for data assets (Databricks Asset Bundles, Git integration)
Familiarity with data quality frameworks (Great Expectations or custom assertion patterns)
Fluent in English
What matters most to us is not whether you master all the listed knowledge and skills. We are dedicated to recognising the potential in each individual. We embrace diversity of people as well as ideas and viewpoints and encourage everyone's individual expression of their own identity.