Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Entwicklung von Datenprodukten und arbeite eng mit Kunden und internen Teams zusammen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Datenmanagement mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, umfassende Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Tolle Karrierechancen in einem unterstützenden und kreativen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte marktführende Datenprodukte und habe einen echten Einfluss auf die Branche.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Produktentwicklung und Kenntnisse in Datenanalyse sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Zusammenfassung: Die Rolle des Data Product Owner ist verantwortlich für die End-to-End-Lieferung von Daten als Produkt – in Zusammenarbeit mit Kunden und internen Teams, um ein marktführendes Datenangebot zu definieren, Bedürfnisse in klare Anforderungen zu übersetzen und hochwertige, sichere und skalierbare Datenprodukte sicherzustellen.
Wesentliche Funktionen:
- Überwachung interner Prozesse und Produktleistung mithilfe von Power BI-Dashboards, KPIs und Datenqualitätsindikatoren; Identifizierung von Problemen und Einleitung von Korrekturmaßnahmen.
- Verantwortung für die Datenprodukt-Roadmap und das Backlog: Definition von Epics, Erstellung von User Stories mit Akzeptanzkriterien und Priorisierung der Lieferung basierend auf Kundenwert, Risiko und Machbarkeit.
- Entwicklung eines strategischen Plans zur Weiterentwicklung der aktuellen Datenfähigkeiten zu einem marktführenden Datenprodukt (z. B. Datenzugang, Verpackung, Governance, Preisgestaltung/Ansprüche und Kundenerfahrung).
- Vorantreiben von Anforderungen mit dem etablierten Enterprise-IT-Datenmanagement-Team, um Daten (z. B. in Snowflake) zuzugreifen, zu modellieren und zu transformieren, um kundenfertige Einblicke und Produkte zu erstellen.
- Partnerschaft mit IT-Daten- und KI-Teams, um Daten sicher und effektiv für Kunden zugänglich zu machen, einschließlich der Aktivierung von Daten für GenAI- und ML-Anwendungsfälle.
- Bewertung der Kundenbedürfnisse nach Daten und Datenzugang durch Entdeckungen, Interviews und Feedbackschleifen; Übersetzung der Bedürfnisse in API-, Datensatz- und Analyseanforderungen.
- Entwicklung und Operationalisierung von Machine-Learning-Modellen, die Flottenmanager bei täglichen Operationen unterstützen (z. B. Vorhersagen, Anomalieerkennung, Empfehlungen), in Zusammenarbeit mit IT-Datenwissenschaft und -Engineering.
- Definition und Pflege von Produktmetriken (Adoption, Latenz, Frische, Genauigkeit, SLAs) und Etablierung einer fortlaufenden Beobachtbarkeit für Datenpipelines und APIs.
- Kollaboration über verschiedene Funktionen hinweg mit IT-Engineering, Analytik, Sicherheit, Recht/Compliance und Kunden-Teams, um sichere, zuverlässige und skalierbare Datenprodukte zu liefern.
Zusätzliche Verantwortlichkeiten:
- Ausführung anderer zugewiesener Aufgaben.
Fähigkeiten und Fähigkeiten:
- Nachgewiesene Fähigkeit, Kundenentdeckungen durchzuführen und Bedürfnisse in technische Anforderungen, User Stories und messbare Ergebnisse zu übersetzen. (Erforderlich)
- Praktische Erfahrung mit Power BI (oder ähnlichem) zur Definition von KPIs, Dashboarding und Leistungsüberwachung. (Erforderlich)
- Erfahrung in der Visualisierung von Daten und der Kommunikation von Erkenntnissen an sowohl technische als auch nicht-technische Stakeholder. (Erforderlich)
- Exzellente Kommunikationsfähigkeiten, Stakeholder-Management und die Fähigkeit, Entscheidungen in mehrdeutigen, funktionsübergreifenden Umgebungen zu treffen. (Erforderlich)
- Erfahrung mit der Datenprodukt-Governance (Datenverträge, Katalog/Linien, Qualitätsregeln, Anspruchsmodelle, Datenschutz durch Design). (Bevorzugt)
- Erfahrung in Logistik, Flottenmanagement, Telematik oder operativer Analytik. (Bevorzugt)
Qualifikationen:
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Informationssystemen, Datenwissenschaft, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich (oder gleichwertige Erfahrung). (Erforderlich)
- 3 Jahre oder mehr in der Produktverantwortung/-verwaltung, technischem Programmmanagement oder analytischen Rollen, die Datenplattformen, Datenprodukte oder API-fähige Funktionen liefern. (Erforderlich)
- Starkes Fachwissen über Cloud-Datenlagerung und Analyse-Muster; Erfahrung mit Snowflake bevorzugt. (Erforderlich)
- Verständnis von APIs (REST-Konzepte, Authentifizierung/Autorisierung, Versionierung) und wie Kunden Datenprodukte programmatisch konsumieren. (Erforderlich)
- Vertrautheit mit Konzepten und Lebenszyklus des maschinellen Lernens (Merkmalsdefinition, Bewertungsmetriken, Überwachung/Drift) und Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftsteams zur Bereitstellung von ML-fähigen Produkten. (Erforderlich)
- Vertrautheit mit ML Ops-Praktiken (Modellbereitstellung, Überwachung, Drift-Erkennung) und Experimentierung/A-B-Tests. (Bevorzugt)
- Praktisches Wissen über agile Praktiken und Tools (z. B. Scrum/Kanban; Jira/Azure DevOps). (Bevorzugt)
- Zertifizierter Scrum Product Owner (CSPO). (Bevorzugt)
- Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate (PL-300). (Bevorzugt)
- Snowflake SnowPro Core-Zertifizierung. (Bevorzugt)
Reise: Ja, 1–10%
Jobkategorie: Produktentwicklung
Vergütungsinformationen: Die Vergütung, die einem Kandidaten angeboten wird, kann von verschiedenen Faktoren beeinflusst werden, einschließlich der relevanten Erfahrung des Kandidaten; Ausbildung, einschließlich relevanter Abschlüsse oder Zertifizierungen; Arbeitsort; Marktdaten/-bereiche; interne Gleichheit; interne Gehaltsbereiche usw. Die Position kann auch berechtigt sein, einen jährlichen Bonus, eine Provision und/oder einen langfristigen Anreizplan basierend auf dem Niveau und/oder Typ zu erhalten. Die Vergütungsbereiche für die Position sind unten aufgeführt:
Vergütungstyp: Festgehalt
Minimale Gehaltsspanne: 100.000,00 $
Maximale Gehaltsspanne: 115.000,00 $
Leistungsinformationen: Ryder bietet umfassende Gesundheits- und Sozialleistungen, einschließlich medizinischer, verschreibungspflichtiger, zahnärztlicher, augenärztlicher, Lebensversicherungs- und Invaliditätsversicherungsoptionen sowie bezahlter Freizeit für Urlaub, Krankheit, Trauer, Familien- und Elternzeit und einen steuerbegünstigten 401(k)-Rentenplan.
Gleichberechtigter Arbeitgeber: Ryder ist stolz darauf, ein gleichberechtigter Arbeitgeber und ein drogenfreier Arbeitsplatz zu sein. Alle qualifizierten Bewerber erhalten unabhängig von Rasse, Religion, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Alter, Status als geschützter Veteran oder anderen Dingen oder Status als qualifizierte Person mit Behinderung Berücksichtigung für eine Anstellung.
Data Product Owner Arbeitgeber: 040 Ryder Integrated Logistics, Inc. (Employer-Payroll)
Ryder ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten, das Innovation und Zusammenarbeit fördert. Mit umfassenden Gesundheits- und Sozialleistungen, flexiblen Arbeitszeiten und einer starken Unternehmenskultur, die auf Vielfalt und Inklusion setzt, unterstützt Ryder die persönliche und berufliche Weiterentwicklung seiner Mitarbeiter. Die Position des Data Product Owner ermöglicht es Ihnen, an der Spitze der Dateninnovation zu stehen und einen direkten Einfluss auf die Produktentwicklung zu haben, während Sie in einem unterstützenden Team arbeiten, das Ihre Ideen schätzt und fördert.
Kontaktdaten:
040 Ryder Integrated Logistics, Inc. (Employer-Payroll) Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Product Owner erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei 040 Ryder Integrated Logistics, Inc. (Employer-Payroll) zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Product Owner mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Data Product Owner bei 040 Ryder Integrated Logistics, Inc. (Employer-Payroll) gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei 040 Ryder Integrated Logistics, Inc. (Employer-Payroll) vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für 040 Ryder Integrated Logistics, Inc. (Employer-Payroll) entscheidend sein!
