Marketing Analytics Engineer - Wien

Data Modeling | SQL | Marketing Analytics | Experimentation

Unser Kunde entwickelt seine Marketingaktivitäten konsequent in Richtung Performance Marketing, datenbasierter Entscheidungen und messbarer Wirksamkeit weiter. Dafür suchen wir einen erfahrenen Marketing Analytics Engineer, der komplexe Daten in zuverlässige, skalierbare Datenmodelle übersetzt und damit die technische Grundlage für moderne Marketinganalysen schafft.

Du arbeitest in einem zentralen Data Core Team, eng mit Data Engineers, Performance Marketing und MarTech zusammen. Dein Schwerpunkt liegt klar auf der technischen Umsetzung. Gleichzeitig bringst du dein analytisches Verständnis ein, um Kampagnen, Nutzerverhalten und Marketinginvestitionen fundiert bewerten zu können.

Die Position ist auf zwei Jahre befristet und bietet ein hybrides Arbeitsmodell mit flexibler Arbeitszeitgestaltung zwischen 30 und 38,5 Stunden pro Woche.

Deine Aufgaben

• Du entwickelst, betreibst und optimierst skalierbare Datenmodelle im Data Warehouse, insbesondere mit SQL und dbt.
• Du verarbeitest große Mengen an Event-, Nutzer- und Kampagnendaten und stellst deren Qualität, Konsistenz und Verfügbarkeit sicher.
• Du entwickelst Datenmodelle für Marketing Analytics, Customer Segmentation, Attribution und Performance-Messung.
• Du bereitest A/B-Tests und Kampagnenexperimente technisch vor, unterstützt bei der statistischen Auswertung und entwickelst aussagekräftige Dashboards.
• Du arbeitest am Aufbau und der Weiterentwicklung von Marketing Mix Modeling, beispielsweise mit Google Meridian, um die Wirksamkeit unterschiedlicher Marketingkanäle zu analysieren.
• Du beschäftigst dich mit Event-Tracking, Tagging und Nutzerverhalten und unterstützt die Weiterentwicklung der Datenflüsse zwischen Web Analytics, Data Warehouse und Marketingplattformen.
• Du arbeitest eng mit Performance Marketing und MarTech zusammen und unterstützt dabei, Daten und Analyseergebnisse für konkrete Entscheidungen nutzbar zu machen.
• Du lieferst bei Bedarf belastbare Analysen und Kennzahlen für Unternehmenskommunikation und PR.

Das bringst du mit

• Mehrjährige praktische Erfahrung im Analytics Engineering, Data Engineering oder in einer vergleichbaren datenorientierten Entwicklungsrolle.
• Sehr gute SQL-Kenntnisse und fundierte Erfahrung in der Entwicklung produktiver Datenmodelle in einer Data-Warehouse-Umgebung.
• Verständnis für moderne Software-Engineering-Praktiken, insbesondere Git, Code-Versionierung, Testing und wartbare Datenpipelines.
• Erfahrung mit großen Datenmengen, komplexen Transformationen und der Optimierung von Datenmodellen.
• Gute Statistikkenntnisse und die Fähigkeit, analytische Fragestellungen strukturiert zu lösen.
• Eigenständige, strukturierte Arbeitsweise sowie die Fähigkeit, technische Zusammenhänge verständlich zu vermitteln.
• Sehr gute Deutschkenntnisse für die Zusammenarbeit mit internen Fachbereichen.

Damit kannst du zusätzlich punkten

• Erfahrung mit dbt, Snowflake oder vergleichbaren Technologien zur Datenmodellierung und Orchestrierung.
• Gute Python-Kenntnisse, insbesondere für statistische Analysen und Experimente.
• Erfahrung mit Marketing Analytics, Performance Marketing, A/B-Testing oder Attributionsmodellen.
• Kenntnisse im Marketing Mix Modeling, beispielsweise mit Meridian oder Robyn.
• Erfahrung mit Event-Tracking, Tagging-Konzepten und strukturierten Event-Daten.
• Kenntnisse moderner MarTech- und Analytics-Plattformen wie Segment, Braze, Piano Analytics oder Adjust.

Du musst nicht alle genannten Tools bereits kennen. Entscheidend sind deine praktische Erfahrung in der produktiven Datenmodellierung, dein technisches Verständnis und deine Fähigkeit, dich in neue Technologien und analytische Fragestellungen einzuarbeiten.

Das erwartet dich

• Eine technisch anspruchsvolle Rolle in einem etablierten digitalen Unternehmen mit großen Datenmengen und spannenden analytischen Fragestellungen.
• Ein erfahrenes Data Core Team mit engem Austausch zu Data Engineering, Performance Marketing und MarTech.
• Die Möglichkeit, neue Marketing-Analytics-Methoden und Datenmodelle aktiv mitzugestalten.
• Moderne Cloud-Technologien und etablierte Engineering-Prozesse.
• Hybrides Arbeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und flexible Arbeitszeiten.
• Weiterbildungsmöglichkeiten sowie Zuschüsse für öffentliche Verkehrsmittel, Mittagessen, Kinderbetreuung oder Sport.
• Ein kollegiales Arbeitsumfeld mit flachen Hierarchien und regelmäßigen Teamevents.

Rahmenbedingungen

• Standort: Wien, hybrid
• Arbeitszeit: 30–38,5 Stunden/Woche, Vollzeit bevorzugt
• Start: Idealerweise Jänner 2027
• Anstellung: Auf zwei Jahre befristet

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