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Strategy Associate to the Co-Founder – Realms Group (Oddin.gg)
Oddin · 📍 Prague · 🕒 05.07.2026
📊 Mid
🌍 Remote
🕒 Contract
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BI Data Engineer
Auf einen Blick
BI Data Engineer für Realtime Data Platform mit Fokus auf dbt, SQL, Python und moderne Data Warehouses (Athena, Iceberg).
💰 ~€60.000–90.000/Jahr (geschätzt)
📊 Mid-Level
🕒 Vollzeit
🌍 Hybrid
🗺️ EMEA
- 3+ Jahre BI/Data Engineering-Erfahrung
- Starke SQL-Kenntnisse
- dbt und Dimensional Modeling
- Python für Transformationen
SQL
Python
dbt
Data Modeling
Grafana
Gehalt geschätzt anhand Mid-level BI data engineer in Prague, 3+ years experience with dbt and modern DW. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Data Engineer mit dbt-Expertise
- Analytics Engineer mit SQL/Python-Hintergrund
- BI Specialist mit Fokus auf Realtime Analytics
🚫 Weniger geeignet
- Business Analyst ohne Engineering-Hintergrund
- Data Scientist ohne Pipeline/Infrastructure-Erfahrung
- Anfänger ohne 3+ Jahre nachgewiesene Erfahrung
💡 Gut zu wissen
- dbt ist zentral für diese Rolle – kein Platz für ETL-Tool-only Kandidaten
- Realtime Analytics bedeutet Streaming und CDC, nicht nur Batch
- Grafana ist BI-Frontend, aber echte Arbeit ist Modeling und Pipelining
Über das Unternehmen
Oddin.gg baut eine Realtime Data Platform – Plattform, die Daten aus mehreren externen Quellen aufnimmt, in kanonische Modelle normalisiert und für Analytics, Dashboards und Client-Reports verfügbar macht.
Deine Aufgaben
- Gestalte und unterhalte Ingestion & Transformation Flows (dbt, SQL, Python)
- Baue zuverlässige Pipelines aus ETLs, CDC, APIs, CSVs und Event-Streams
- Entwickle semantische und analytische Modelle (Fact/Dimension Tabellen, Star/Snowflake Schemas)
- Optimiere Query Performance in BI-Warehouse (Athena mit Iceberg, zukünftig ClickHouse, Redshift, BigQuery)
- Implementiere Validierungsprüfungen und Daten-Quality Monitoring
- Unterstütze Dashboards und Client-Reporting in Grafana
Deine Voraussetzungen
- 3+ Jahre BI Engineering, Data Engineering oder Analytics Engineering
- Starke SQL-Fähigkeiten und Erfahrung mit mindestens einem Data Warehouse
- Praktische Erfahrung mit dbt und Dimensional Modeling
- Python für Transformationen
- Erfahrung mit Data Quality, Deduplication und Audit Logs
- CI/CD & Infrastructure (GitHub Actions, Terraform/CDK, Containerized Pipelines)
Benefits
- Chance, BI-Architektur von Grund auf zu gestalten
- Moderner Realtime Analytics Stack
- Ingenieurgetriebene, kollaborative Umgebung
- Remote oder Hybrid-Arbeitsmodell