Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite das Produktmanagement für unser Kernprodukt im Bereich Lakeflow und forme die Zukunft der Datenverarbeitung.
- Unternehmen: Databricks, ein innovatives Unternehmen im Bereich Datenengineering.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstumschancen in einem schnell wachsenden Unternehmen.
- Warum dieser Job: Gestalte bedeutende Produkte und habe einen direkten Einfluss auf die Datenlandschaft.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung im Produktmanagement und technisches Verständnis.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Bei Databricks werden Sie das Produktmanagement für einen Kernbereich des Lakeflow-Produkts leiten und alle Aspekte des Produktmanagements übernehmen und vorantreiben – einschließlich Vision, Strategie, Roadmap, Ausführung und Markteinführung – während Sie eng mit verschiedenen Produktteams zusammenarbeiten, um die Datenverarbeitung in unserem Portfolio von Datenwissenschafts-, Datenlager-, Business-Intelligence- und Machine-Learning-Produkten zu ermöglichen.
Verantwortlichkeiten
- Leitung des Produktmanagements für einen Kernbereich des Lakeflow-Produkts.
- Übernahme und Vorantreiben aller Aspekte des Produktmanagements, einschließlich Vision, Strategie, Roadmap, Ausführung und Markteinführung.
- Enges Zusammenarbeiten mit den Produktteams von Databricks, um die Datenverarbeitung im Produktportfolio zu ermöglichen.
- Einfluss ausüben, indem Sie eines der am schnellsten wachsenden Produkte und Geschäfte bei Databricks leiten.
- Unternehmensweiten Einfluss ausüben, indem Sie die Datenverarbeitung im Produktportfolio vorantreiben.
- Tiefes Verständnis und Fachwissen in der Datenverarbeitung entwickeln.
- Die Zukunft der Datenverarbeitung, Datenanwendungen und Datenpipelines definieren, gestalten und vorantreiben.
- Den gesamten Lebenszyklus der Produktentwicklung besitzen, von der Ideenfindung über Anforderungen, Entwicklung, Preisgestaltung, Markteinführung bis hin zur Markteinführung.
Qualifikationen
- Über 5 Jahre Erfahrung im Produktmanagement mit Unternehmens- oder SaaS-Produkten.
- Bildungs- oder beruflicher Hintergrund in Informatik oder verwandten Ingenieurdisziplinen.
- Fähigkeit, mit leitenden technischen Führungskräften zusammenzuarbeiten und tief in technische Konzepte einzutauchen.
- Erfolgsbilanz bei der Bereitstellung von Produkten mit funktionsübergreifenden Teams im Bereich Unternehmenssoftware (Feldtechnik, Vertrieb, Marketing, Partnerschaften usw.).
- Analytische Fähigkeiten zur datenbasierten Entscheidungsfindung (z. B. Analyse der Produktnutzung).
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten, um komplexe Themen klar und prägnant an verschiedene Interessengruppen – Ingenieure, Kunden und andere – schriftlich und mündlich zu vermitteln.
- Hintergrund in der Datenverarbeitung ist von Vorteil, aber nicht erforderlich.
Gehaltsbereich Transparenz
Lokaler Gehaltsbereich: 115.400 – 204.200 USD
Sr. Product Manager, Data Engineering Arbeitgeber: Databricks
Databricks ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und persönlicher Entwicklung fördert das Unternehmen eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Zusammenarbeit. Die Position des Sr. Product Manager im Bereich Data Engineering ermöglicht es Ihnen, an der Spitze der Datenverarbeitungstechnologie zu stehen und einen bedeutenden Einfluss auf die Produktentwicklung und -strategie auszuüben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Sr. Product Manager, Data Engineering 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 Databricks 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 Sr. Product Manager, Data Engineering 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 Sr. Product Manager, Data Engineering bei Databricks gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Databricks 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 Databricks entscheidend sein!
