In één oogopslag
- Taken: Bouw robuuste data-assets en pipelines voor rapportage en reconciliatie.
- Bedrijf: Mollie, een toonaangevend bedrijf in de betalingsindustrie in Amsterdam.
- Voordelen: Flexibele werkuren, competitief salaris en mogelijkheden voor professionele groei.
- Overige informatie: Een dynamische werkomgeving met kansen om je vaardigheden te ontwikkelen.
- Waarom deze baan: Werk aan innovatieve data-oplossingen en maak impact in de financiële sector.
- Kwalificaties: Ervaring met data-analyse en kennis van BI-tools.
Het verwachte salaris ligt tussen 51300 - 62700 € per jaar.
Mollie in Amsterdam is hiring an Analytics Engineer to build robust data assets and data pipelines for reconciliation and reporting.
You’ll create and maintain dbt models, dashboards, and BI tooling, collaborating with Engineers, Treasury and Merchant Finance to ensure data integrity and daily reconciliation.
You’ll mentor teammates and improve documentation while driving data literacy across the team.
You’ll work in a product-driven payments environment, shaping data strategies and delivering
#J-18808-Ljbffr
Analytics Engineer: Finance Data Pipelines & Insights in Amsterdam werkgever: Mollie
Mollie is een uitstekende werkgever die een dynamische en innovatieve werkomgeving biedt in het hart van Amsterdam. Met een sterke focus op samenwerking en groei, biedt Mollie medewerkers de kans om hun vaardigheden te ontwikkelen en bij te dragen aan een snelgroeiende organisatie in de fintech-sector. De cultuur is open en ondersteunend, met tal van mogelijkheden voor professionele ontwikkeling en een sterke nadruk op het opbouwen van waardevolle partnerschappen in de Benelux-regio.
Hupjob Expertadvies🤫
Zo denken wij dat je Analytics Engineer: Finance Data Pipelines & Insights in Amsterdam kunt binnenhalen
✨Duik in de Data Science Communities
Data science draait om kennis delen en leren van elkaar. Sluit je aan bij online communities zoals Kaggle, GitHub en Stack Overflow. Deel je projectwerk en leer van anderen – dit kan leiden tot waardevolle connecties en zelfs een sollicitatie bij Mollie!
✨Neem deel aan Hackathons
Hackathons zijn een geweldige manier om je vaardigheden in de praktijk te brengen en jezelf te laten zien. Veel bedrijven, waaronder Mollie, zoeken kandidaten die hun creativiteit en probleemoplossend vermogen kunnen demonstreren. Maak gebruik van deze evenementen om je netwerk uit te breiden.
✨Show je Expertise met Projecten
Laat je skills zien met een publiek portfolio! Zorg ervoor dat je een paar interessante projecten hebt die jouw datavisualisatie, statistiek en machine learning vaardigheden tonen. Plaats ze op platforms zoals GitHub of je eigen website – zo laat je zien wat je kan bij Mollie.
✨Pas je Sollicitatie aan voor Geschiktheid
Bij fulltime data science functies is het belangrijk om je sollicitatie specifiek te maken voor de rol bij Mollie. Kijk goed naar de vereisten en match je vaardigheden en ervaring aan wat zij zoeken. Dit maakt het veel waarschijnlijker dat ze jou uitnodigen voor een gesprek!
Wij denken dat je deze vaardigheden nodig hebt om als Analytics Engineer: Finance Data Pipelines & Insights in Amsterdam te schitteren
Een paar tips voor je sollicitatie 🫡
Laat je technische vaardigheden zien!:In de data-science wereld willen we je technische bekwaamheden echt zien. Zorg ervoor dat je kennis van programmeertalen zoals Python of R, evenals je ervaring met data-analysetools en -technieken, duidelijk naar voren komen in je CV. Dit is een kans om je talenten in statistiek en machine learning te benadrukken, zodat Mollie ziet dat jij hun ideale kandidaat bent!
Geef je projecten een spotlight:Vergeet niet om eventuele data-projecten of analyses die je al hebt uitgevoerd op te nemen. Heb je bijvoorbeeld een GitHub-account? Voeg dat toe! Dit is een toffe manier om je praktische ervaring te laten zien, wat de recruiter van Mollie echt zal aanspreken. Laat zien hoe je problemen hebt opgelost en dat je in staat bent om inzichten uit data te halen!
Wees duidelijk over je doelen:Aangezien het om een fulltime rol gaat, is het belangrijk dat je in je motivatiebrief je doelen en ambities duidelijk maakt. Wat hoop je te leren en te bereiken in deze functie bij Mollie? Laat zien dat je niet alleen geïnteresseerd bent in de functie, maar ook in wat je kunt bijdragen aan het team en het bedrijf.
Ondersteun je ervaring met data:Naast je technische vaardigheden, is het ook cruciaal om je eerdere ervaring te onderbouwen met concrete resultaten. Heb je analyses uitgevoerd die hebben geleid tot verbetering van processen of het nemen van strategische beslissingen? Geef cijfers en voorbeelden in je CV en motivatiebrief, zodat Mollie ziet dat je kennis van data echt impact heeft gehad.
Zo bereid je je voor op een sollicitatiegesprek bij Mollie
✨Show je dataskills
Zorg ervoor dat je goed voorbereid bent op technische vragen die je dataskills testen. Bereid je voor op vragen over data-analyse, statistiek en machine learning. Wij moeten ook kunnen zien dat je vertrouwd bent met tools zoals Python, R of SQL.
✨Breng je portfolio mee
Als data scientist is je portfolio cruciaal. Zorg ervoor dat je een aantal projecten hebt waar je trots op bent en die je kunt presenteren. Leg de nadruk op wat je hebt geleerd en hoe je de resultaten hebt toegepast. Dit laat zien dat je niet alleen kennis hebt, maar ook de toepassing ervan begrijpt.
✨Ken de data van Mollie
Neem de tijd om inzicht te krijgen in de datasets waar Mollie mee werkt. Dit kan je helpen om tijdens het gesprek specifieke voorbeelden te geven van hoe jouw vaardigheden en ervaring aansluiten bij hun behoeften. Dit toont niet alleen jouw interesse, maar ook dat je al nadenkt over hoe je een bijdrage kunt leveren.
✨Leef je in in de business case
Tijdens de interviews kunnen ze je vragen om een business case te analyseren of oplossingen voor te stellen op basis van gegevens. Dit is een kans om je analytische vaardigheden te laten zien, dus zorg ervoor dat je niet alleen de technische kanten belicht, maar ook hoe jouw aanpak waarde toevoegt aan het bedrijf.
