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Wir suchen eine:n  Analytics Engineer / Data Analyst für unser Business Intelligence & Analytics Team – an unserem Standort in  Innsbruck oder Wien, oder remote innerhalb der EU – ab sofort.  Das ist eine kombinierte Rolle: Den Großteil deiner Zeit verbringst du mit Analytics Engineering (dem Aufbau einer modellierten, getesteten und dokumentierten Datenschicht) und Data Analytics (dem Übersetzen dieser Daten in Insights und Entscheidungen) – dazu ein bisschen hands-on Data Engineering , um die Pipelines am Laufen zu halten. Wenn du Daten gerne end-to-end besitzt – von der Rohquelle bis zum Dashboard, dem ein:e Stakeholder:in wirklich vertraut – und echten Einfluss in einem wachsenden europäischen FinTech suchst, freuen wir uns auf dich. Jetzt bewerben! Analytics Engineering – das Herzstück der Rolle  Design, Aufbau und  Pflege   unserer   Transformationsschicht  in  dbt  auf  BigQuery  – gut  strukturierte ,  getestete  und  dokumentierte   Datenmodelle , die Analytics, Data Science und Self-Service-BI  ermöglichen Aufbau und  Weiterentwicklung  des  semantischen /BI-Layers in  Looker ( LookML ) :   verlässliche ,  unternehmensweit   konsistente   Metriken  und Dashboards für Teams  im   ganzen   Unternehmen Sicherstellung  der  Datenqualität  end-to-end – Tests,  Dokumentation  und  kontinuierliche   Verbesserung   über  den  gesamten  Stack Data Analytics – das Herzstück der Rolle   Analyse   großer   Datensätze , um Trends, Muster und  Anomalien   sichtbar   zu   machen , die  Produkt - und Business- Entscheidungen   treiben Definition,  Umsetzung  und Monitoring von KPIs  über   verschiedene   Geschäftsbereiche   hinweg Unterstützung  des Managements  bei  Forecasts,  Szenarioanalysen  und Ad-hoc-Deep-Dives Insights und  Ergebnisse   klar  und  überzeugend   an   Stakeholder:innen   im   gesamten   Unternehmen   kommunizieren  und  präsentieren Measurement & Product Analytics – End-to-End-Ownership   Gemeinsam   mit   Produkt - und Engineering-Teams  Event-Tracking und  Instrumentierung   definieren  und  aufsetzen  –  entscheiden , was  gemessen   wird , und  dafür   sorgen ,  dass  es  sauber  und  verlässlich  in den  Daten   landet Produkt - und Business- Fragen  in   klar   definierte   Metriken   übersetzen  –  vom  Tracking-Plan bis ins  Datenmodell Diese   Metriken  auf  Dashboards   zum  Leben  erwecken , die  Stakeholder:innen   wirklich  für  Entscheidungen   nutzen Ein bisschen Data Engineering   Mithilfe bei Pflege und Ausbau unserer ELT-Pipelines und Orchestrierung (Fivetran, Dagster) – für eine verlässliche Ingestion und ein performantes Warehouse AI als Effizienzhebel  AI-Tools  einsetzen , um  Analysen   zu   beschleunigen  und Self-Service-Analytics  zu   ermöglichen  –  z.B.  Conversational Analytics in Looker  oder  AI- gestützte   Auswertungen Mitgestaltung   beim  Aufbau AI- gestützter   interner   Werkzeuge  und  Automatisierungen ,  etwa   Agenten  für  wiederkehrende   Analyse - und Reporting- Aufgaben SQL  ist   ein  Must-have  – du  schreibst   komplexe  Queries  souverän Fundierte ,  praktische   Erfahrung   mit   dbt  ( Datenmodellierung , Testing,  Dokumentation ) – das  ist   zentral  für die Rolle Erfahrung   mit   einem  Cloud-Data-Warehouse;  BigQuery   bevorzugt Erfahrung   mit   einem  BI-/ Semantik -Layer;  Loo