2 weeks ago

Analytics Engineer

Coolblue

Rotterdam

2 weeks ago

Apply

Analytics Engineer

Analytics Engineer bij Coolblue in Rotterdam. Je bouwt slimme datamodellen voor marketingdata, werkt met SQL, dbt en cloudplatforms, en schakelt met stakeholders. Minimaal 3 jaar ervaring vereist.

On-siteFull-timeMid LevelCI/CDLooker

Analytics Engineer

Analytics Engineer bij Coolblue in Rotterdam. Je bouwt slimme datamodellen voor marketingdata, werkt met SQL, dbt en cloudplatforms, en schakelt met stakeholders. Minimaal 3 jaar ervaring vereist.

Apply

On-siteFull-timeMid LevelCI/CD

Salary

Not specified

Work Location

Rotterdam, South Holland, Netherlands, NL

Work Model

On-site

Experience Required

3 years

Employment Type

Full-time

Experience Level

minimaal 3 jaar ervaring

Core Qualifications

Technical (Must-have)

CI/CDLookerPythonSQLBigQuerydbtSnowflake

Soft Skills

communicatiebusiness partner mentaliteitkennis delen

Preferred Qualifications

Technical (Nice-to-have)

data observability toolsMonte Carlo

Key Responsibilities

•Heldere, schaalbare en geteste datamodellen bouwen in Coolblue's data hub voor kanalen zoals tv en radio marketing.
•Samenwerken met data engineers aan slimmere koppelingen, pipelines en een stevigere data-architectuur.
•Schakelen met veel verschillende marketing stakeholders om te snappen wat teams nodig hebben.
•Ruwe campagne data opschonen, valideren en beschikbaar maken voor analyses en dashboards.
•Werken met versiebeheer, CI/CD en peer reviews als standaard.
•Kennis delen met collega's via documentatie, coaching en code reviews.
•Data modulair en onderhoudbaar opzetten voor langdurig gebruik.
•Techniek en business logisch aan elkaar knopen met slimme oplossingen.
•Je kennis up-to-date houden met nieuwe tools en technieken.

Analytics EngineerCoolblueRotterdamSQLdbtBigQuerySnowflakeLookermarketingdatafull-time

Key Responsibilities

•Heldere, schaalbare en geteste datamodellen bouwen in Coolblue's data hub voor kanalen zoals tv en radio marketing.

•Samenwerken met data engineers aan slimmere koppelingen, pipelines en een stevigere data-architectuur.

•Schakelen met veel verschillende marketing stakeholders om te snappen wat teams nodig hebben.

•Ruwe campagne data opschonen, valideren en beschikbaar maken voor analyses en dashboards.

•Werken met versiebeheer, CI/CD en peer reviews als standaard.

•Kennis delen met collega's via documentatie, coaching en code reviews.

•Data modulair en onderhoudbaar opzetten voor langdurig gebruik.

•Techniek en business logisch aan elkaar knopen met slimme oplossingen.

•Je kennis up-to-date houden met nieuwe tools en technieken.