Über uns

Bei Mercedes-Benz bauen wir nicht nur Autos, sondern auch großartige Software.

In unseren Produktlinien entwickeln wir gemeinsam die Mobilität von morgen und treiben die Digitalisierung der Mercedes-Benz Group AG voran. Als Technologieunternehmen sind wir agil, innovativ und immer am Puls des Wandels. Deshalb sind Inner Source, FOSS, Secure Code, DevOps, Infrastructure as Code (IaC), Data Analytics, Artificial Intelligence und vieles mehr Kernbestandteile unserer täglichen Arbeit.

IT ist unsere Leidenschaft, und wir bewegen uns auf eine strahlende Zukunft zu, manchmal schnell, manchmal kreativ - aber immer gemeinsam.

Wir glauben an Integrität, Vertrauen und Transparenz als Teil unserer flexiblen Arbeitskultur und legen großen Wert auf Teamarbeit und den Lernprozess, Fehler zu machen und gemeinsam einen kontinuierlichen Fortschritt bei allen Produkten zu erzielen, die wir innerhalb der Mercedes-Benz Group kreieren und entwickeln.

Unser Arbeitsplatz ist überall* mit einer schnellen Verbindung, entweder von zu Hause aus, in Ihrem Lieblingscafé oder in unserem integrierten Büro in Wisma Mercedes-Benz, das über eine LRT-Station vor der Tür, unsere Cafeteria im Freien, weitläufige Grünflächen und kostenlose Parkplätze verfügt.

Job-Ziele

- Anforderungsanalyse und Kundenberatung zu analytischen Themen.
- Identifikation, Extraktion, Transformation und Laden von Daten.
- Speichern von Daten in relationalen, multidimensionalen und NoSQL-Datenbanken oder Data Lakes sowohl on-premises als auch in der Cloud.
- Modellierung von Daten nach gängigen Methoden zur Weiterverarbeitung.
- Testen und Qualitätssicherung von Daten.
- Einsatz von Source Control und CI/CD-Prozessen.
- Analyse von Datenverknüpfungen mit SQL, Statistik und Data Science, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.
- Visualisierung von Daten unter Berücksichtigung von Best Practices wie Informationsdesign mit gängigen Reporting- und Dashboarding-Systemen.
- Bereitstellen von Daten über File-Sharing oder REST-APIs.
- Erstellung von Datenarchitekturen auf der Grundlage von öffentlichen Cloud-Diensten.
- Zusammenarbeit in agilen Projekten.

Erfahrung (Art von)

- Erfahrung mit agilen Methoden
- Erfahrung mit Unternehmenstechnologien
- Erfahrung mit produktorientierten Teams
- Zertifizierung im Bereich Programmierung oder Datenarchitektur

Besondere Kenntnisse/Fähigkeiten

- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten
- Gute Orientierung am Kundenservice
- Analytisch, leidenschaftlich und technologie- und produktqualitätsorientiert
- Ergebnisorientiertes Denken und Handeln

Stufe 3:
Kenntnisse und Fertigkeiten:
- Kenntnis der Grundlagen der Datenmodellierung, z. B. Kimball, Immon, DataVault, DataMesh.
- Kennt die Grundlagen der Datentransformation mit SQL, gängigen Programmiersprachen und ETL-Tools.
- Kennt die Grundlagen von SCRUM.

Verantwortung und Entscheidungsspielraum:
- Definiert, dokumentiert und entwickelt selbstständig ETL-Routen, Berichte und Dashboards.
- Nutzt CI/CD-Prozesse.

Stufe 4:
Kenntnisse und Fertigkeiten:
- Verfügt über vertiefte Erfahrung in der Datenmodellierung.
- Optimiert die Leistung von Datenbankabfragen
- Automatisiert CI/CD-Pipelines.
- Berät Kunden bei der Nutzung von Analysen für datengesteuerte Entscheidungen.
- Modelliert Analytik-Architekturen.
- Leitet Projekte nach agilen Methoden.
- Gibt die besten Praktiken weiter.
- Bildet sich selbstständig weiter.

Verantwortung und Entscheidungsspielraum:
- Berät Kunden bei der Auswahl von Zielarchitekturen, Methoden und Tools.
- Definiert geeignete Methoden zur Datenmodellierung.
- Beteiligt sich an der Definition von Projektstandards und -konventionen.
- Unterstützt die Kundenakquise.
- Integriert neue Mitarbeiter in das Team und das Projekt.
- Leitet kleine bis mittelgroße Projekte.

Stufe 5:
Kenntnisse und Fertigkeiten:
- Verfügt über Fachwissen in den Bereichen Datenmodellierung, Datenarchitekturen für komplexe Analytikarchitekturen und Anforderungsanalyse.
- Bildet sich selbstständig weiter und leitet notwendige Änderungen für das Team und das Projekt ab.
- Verfügt über Expertenwissen bei der Implementierung und Definition von Berichten und Dashboards.

Verantwortung und Entscheidungsspielraum:
- Berät selbstständig Kunden zu Analysesystemen und unterstützt die Entwicklung datengetriebener Entscheidungen.
- Akquiriert selbstständig neue Projekte und Produkte.
- Baut Projekt- und Produktteams auf.
- Unterstützt die Weiterentwicklung der Teammitglieder.
- Delegiert Entwicklungsaufgaben.
- Steuert große oder komplexe Analytik-Projekte.
- Verbindet und teilt sein Wissen innerhalb des Unternehmens.

Technisch:
- SQL/noSQL, Python oder R, Microsoft Power BI, Cloud Computing und Datenarchitekturen