Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue das Umsatzsystem, das das Wachstum des Unternehmens antreibt.
- Unternehmen: Eines der am schnellsten wachsenden KI-Startups Europas mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Top-Gehalt, bedeutende Beteiligungen und direkte Zusammenarbeit mit Gründern.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit schnellen Produktionszyklen und großem Wachstumspotenzial.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Unternehmens und habe sofortigen Einfluss auf den Erfolg.
- Qualifikationen: Starke Software-Engineering-Fähigkeiten und Erfahrung in der Datenverarbeitung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Über das Unternehmen
Unser Kunde ist eines der am schnellsten wachsenden KI-Startups Europas, das einen KI-Mitarbeiter entwickelt, der echte Geschäftsarbeit automatisiert. Anstatt durch Personal zu skalieren, skalieren sie durch Software, Automatisierung und KI – und bauen interne Systeme auf, die kontinuierlich verbessern, wie das Unternehmen arbeitet. Unterstützt durch eine erfolgreiche Series-A-Runde wachsen sie schnell in den Bereichen Self-Service und Unternehmensmärkte, während sie ein kleines, hoch technisches Team beibehalten, in dem jede Einstellung einen überproportionalen Einfluss hat.
Standorte: München, Deutschland | New York, NY | Warschau, Polen
Beschäftigungsart: Vollzeit
Level: Mid-Senior Level
Vergütung: Top-Mark Gehalt + bedeutendes Eigenkapital in der Frühphase
Arbeitsgenehmigung: Erforderlich für einen dieser Standorte
Über die Rolle
Als GTM/Revenue Operations Engineer werden Sie die Umsatzmaschine aufbauen, die das nächste Wachstumsstadium des Unternehmens antreibt. Sie sind verantwortlich für die Systeme, die CRM, Produktnutzung, Abrechnung, Attribution und Automatisierung verbinden, und verwandeln fragmentierte Daten in eine vertrauenswürdige Quelle der Wahrheit, die direkt den Umsatz steigert. Dies ist keine traditionelle Ingenieursrolle. Sie kombinieren Softwareengineering, Datenengineering, Automatisierung und geschäftliches Denken, um manuelle GTM-Arbeiten durch skalierbare Systeme zu ersetzen. Durch die direkte Zusammenarbeit mit den Gründern und der kommerziellen Führung wird Ihre Arbeit die Unternehmensleistung von Anfang an beeinflussen.
Was Sie tun werden:
- Die gesamte GTM-Technologie-Stack besitzen, einschließlich CRM, Abrechnung, Produktdaten, Attribution und Automatisierung
- Skalierbare Automatisierungen aufbauen, die manuelle Verkaufs- und Betriebsabläufe ersetzen
- Umsatzpipelines, Lead-Scoring, Routing, Anreicherung und Lebenszyklusautomatisierung entwickeln
- Dashboards erstellen, die MRR, NRR, CAC, Amortisation, Pipeline, Aktivierung, Expansion und Bindung abdecken
- Produkt, Vertrieb, Wachstum und Kundenerfolg in ein einheitliches Datenökosystem integrieren
- APIs, Integrationen und interne Tools erstellen, die die kommerzielle Ausführung verbessern
- Direkt mit den Gründern zusammenarbeiten, um die Umsatzsysteme kontinuierlich zu verbessern
- Produktionsbereite Lösungen schnell liefern und basierend auf messbarem Geschäftswachstum iterieren
Was wir suchen:
- Starke Grundlagen im Softwareengineering mit produktionsreifem Python, TypeScript und SQL
- Erfahrung im Aufbau von APIs, Integrationen, Automatisierungen und Datenpipelines
- Ausgezeichnetes Verständnis von Datenbanken, Schemata und modernen SaaS-Architekturen
- Eigenverantwortung mit starkem kommerziellen Bewusstsein
- Fähigkeit, schnell zu arbeiten, Prototypen zu erstellen, zu messen und zu iterieren
- Komfortabel in stark unklaren Startup-Umgebungen
Schön zu haben:
- Erfahrung in GTM Engineering, Revenue Engineering, RevOps oder Analytics Engineering
- Erfahrung mit Salesforce, HubSpot, Attio, Stripe, dbt, BigQuery oder Snowflake
- Erfahrung in frühen Phasen oder bei risikokapitalfinanzierten Startups
- Erfahrung im Aufbau von Systemen, die sowohl Self-Service- als auch Unternehmensvertriebsbewegungen unterstützen
Was wir bieten:
- Top-Mark Vergütung
- Bedeutendes Eigenkapital in der Frühphase
- Direkte Zusammenarbeit mit Gründern und kommerzieller Führung
- Hohe Eigenverantwortung mit sofortiger Wirkung
- Kleine, ehrgeizige, ingenieurorientierte Kultur
- Gelegenheit, die Umsatzinfrastruktur des Unternehmens von Grund auf zu definieren
- Schnelllebige Umgebung, in der Ihre Arbeit schnell in die Produktion gelangt
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so GTM/Revenue Operations Engineer erhalten könnten
✨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 C&D Talent Advisory 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 GTM/Revenue Operations Engineer 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 GTM/Revenue Operations Engineer bei C&D Talent Advisory gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei C&D Talent Advisory 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 C&D Talent Advisory entscheidend sein!
