Lead, Data Onboarding

Lead, Data Onboarding

Vollzeit 75000 - 95000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
Addepar

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite das Data Onboarding-Team und führe komplexe Datenprojekte durch.
  • Unternehmen: Addepar, eine globale Daten- und KI-Plattform für Investmentprofis.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Arbeiten in einem internationalen Umfeld mit vielfältigen Perspektiven.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanzdaten und führe ein dynamisches Team.
  • Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung in Technologie und Finanzen, Führungskompetenz erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.

Addepar ist eine globale Daten- und KI-Plattform, die Investmentprofis dabei unterstützt, komplexe Finanzinformationen in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Addepar vereint Portfolio-, Markt- und Kundendaten in einer Gesamtansicht des Portfolios und liefert KI-gestützte Einblicke innerhalb von Investitions- und Kundenabläufen. Mehr als 1.400 Unternehmen in fast 60 Ländern nutzen Addepar, um nahezu 9 Billionen Dollar an Vermögenswerten zu verwalten und zu beraten. Die offene Plattform integriert sich mit fast 650 Software-, Daten- und Beratungspartnern, um End-to-End-Investitionsoperationen für Unternehmen aller Größen und Komplexitäten zu ermöglichen.

Als Leiter des Data Onboarding-Teams werden Sie als Mentor fungieren, der ein Team von Spezialisten anleitet, während Sie auch selbst komplexe Datenarbeiten ausführen. Sie werden operative Exzellenz durch Mentoring, Projektaufsicht und praktische Durchführung von Daten-Onboarding-, Migrations-, Konversions- und Validierungsprojekten vorantreiben. Diese Rolle verbindet tiefes technisches Wissen mit durchdachter Führung und erfordert ein starkes Verständnis von Finanzportfoliodaten, KI-Workflows und Teamförderung.

Wichtige Informationen: Der Arbeitszeitplan für diese Rolle ist von 18:30 bis 03:30 Uhr IST, an US-Geschäftstagen. Bewerber müssen am ersten Tag der Anstellung über eine rechtliche Erlaubnis zur Arbeit im Land verfügen, in dem sich diese Rolle befindet. Eine Visumsponsoring ist für diese Position nicht verfügbar.

Was Sie tun werden:

  • Verantwortlich für die Leitung des Onboardings und der Implementierung von US/LATAM-Kunden.
  • Leiten und Mentoren eines Teams von Custodial Data Onboarding Specialists, Unterstützung der Karriereentwicklung, regelmäßiges Feedback geben und helfen, dass Einzelpersonen in ihren Rollen gedeihen.
  • Verwalten der Arbeitsverteilung, Priorisierung und Ausführung des Teams, um eine pünktliche und qualitativ hochwertige Projektlieferung sicherzustellen.
  • Technische Aufsicht und praktische Beiträge zu Daten-Onboarding, Datenmigration, Datenkonversion und Validierungsbemühungen unter Verwendung von Databricks, Claude und internen Tools.
  • Festlegen und Aufrechterhalten standardisierter Prozesse, um Qualität und Konsistenz in der Kundenlieferung sicherzustellen.
  • Das Team bei der Problemlösung anleiten und proaktiv Blockaden beseitigen, um die Übereinstimmung mit internen und externen Stakeholdern aufrechtzuerhalten.
  • Übergreifende Zusammenarbeit mit globalen Teams, einschließlich Vertrieb, Kundenlösungen, Produkt und Engineering, um integrierte Lösungen zu liefern.
  • Identifizieren und Vorantreiben von Möglichkeiten zur Verbesserung von Tools, Workflows und Automatisierung für größere Effizienz.
  • Förderung einer Teamkultur, die Zusammenarbeit, Lernen und ein gemeinsames Engagement für den Erfolg der Kunden schätzt.

Wer Sie sind:

  • 4+ Jahre Erfahrung in Technologie und Finanzen, mit Erfahrung in kundenorientierten oder Lieferrollen.
  • Frühere Erfahrung in der Führung oder Mentoring von anderen, entweder formal oder informell, mit nachgewiesener Fähigkeit, zu coachen, zu beeinflussen und Ergebnisse zu erzielen.
  • Starkes Fachwissen im Bereich Portfolio-, Vermögens- oder Investmentmanagement und Vertrautheit mit Finanzdatenstrukturen.
  • Versiert in SQL/Python und Kenntnisse in ETL-Workflows und Datenumwandlungslogik.
  • Starke Kommunikationsfähigkeiten, in der Lage, komplexe Ideen klar über kulturelle und funktionale Grenzen hinweg zu vermitteln.
  • Hochgradig organisiert mit einem Auge fürs Detail, in der Lage, mehrere Prioritäten zu jonglieren und unter engen Fristen zu liefern.
  • Lösungsorientierte Denkweise mit dem Wunsch, zu verbessern und zu innovieren.
  • Erfahrung in der Zusammenarbeit mit global verteilten Teams und Kunden ist zwingend erforderlich.

Unsere Werte:

  • Wie ein Eigentümer handeln - Mit Absicht, Zweck und Sorgfalt denken und handeln. Ergebnisse besitzen.
  • Gemeinsam aufbauen - Zusammenarbeiten, um die besten Lösungen zu finden. Dauerhaften Wert liefern.
  • Unsere Kunden unterstützen - Die Erwartungen der Kunden übertreffen. Der Erfolg unserer Kunden ist unser Erfolg.
  • Innovation vorantreiben - Mutig und ungehindert bei der Problemlösung sein. Die Branche transformieren.
  • Lernen annehmen - Unsere Gemeinschaft einbeziehen, um unsere Perspektive zu erweitern. Eine Wachstumsmentalität mitbringen.

Zusätzlich zu unseren Kernwerten ist Addepar stolz darauf, ein Arbeitgeber mit Chancengleichheit zu sein. Wir streben danach, vielfältige Ideen, Erfahrungen, Fähigkeiten, Perspektiven, Hintergründe und Identitäten zusammenzubringen, um innovative Lösungen voranzutreiben. Wir verpflichten uns, ein einladendes Umfeld zu fördern, in dem Inklusion und Zugehörigkeit als gemeinsame Verantwortung angesehen werden. Wir werden sicherstellen, dass Personen mit Behinderungen angemessene Vorkehrungen erhalten, um am Bewerbungs- oder Interviewprozess teilzunehmen, wesentliche Arbeitsfunktionen auszuführen und andere Vorteile und Privilegien der Beschäftigung zu erhalten. Bitte kontaktieren Sie uns, um eine Unterkunft zu beantragen.

Lead, Data Onboarding Arbeitgeber: Addepar

Addepar ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung sowie einer offenen Unternehmenskultur fördert Addepar die Zusammenarbeit und den Austausch von Ideen. Die Position des Account Executive in der Schweiz ermöglicht es Ihnen, direkt mit führenden Finanzinstituten zusammenzuarbeiten und dabei einen bedeutenden Einfluss auf das Wachstum des Unternehmens in der DACH-Region zu haben.

Addepar

Kontaktdaten:

Addepar Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Lead, Data Onboarding 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 Addepar 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 Lead, Data Onboarding mit Bravour zu bestehen

Technisches Fachwissen in Datenmigration
Führungskompetenz
Mentoring-Fähigkeiten
Kenntnisse in Finanzportfoliodaten
Erfahrung mit SQL
Kenntnisse in Python
Vertrautheit mit ETL-Workflows

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 Lead, Data Onboarding bei Addepar gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Addepar 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 Addepar entscheidend sein!