Staff Product Manager

Staff Product Manager

Berlin Vollzeit 90000 - 150000 € / Jahr (geschätzt) Vor Ort
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite das Produktmanagement für die Databricks Runtime und entwickle innovative Datenlösungen.
  • Unternehmen: Databricks, ein führendes Unternehmen im Bereich Datenintelligenz mit einem dynamischen Team in Berlin.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, umfassende Leistungen und ein inklusives Arbeitsumfeld.
  • Weitere Informationen: Vielfältige Karrierechancen in einem unterstützenden und innovativen Umfeld.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und mache einen echten Unterschied für Kunden weltweit.
  • Qualifikationen: Mindestens 6 Jahre Erfahrung im Produktmanagement und ein Abschluss in Informatik oder ähnlichem.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 150000 € pro Jahr.

Sie werden der Produktmanager für das Databricks Runtime-Team in Berlin sein. Das Team arbeitet an der Schnittstelle von Abfrageverarbeitung, Speicherung, Infrastruktur und Datenverwaltung, alles Schlüsselkomponenten der Databricks-Datenintelligenzplattform.

Als Produktmanager werden Sie ein tiefes Verständnis für moderne Cloud-Infrastruktur, Lösungen zur Datenverwaltung und Open-Source-Komponenten entwickeln, Anforderungen von Kunden sammeln und Funktionen einführen, die beeinflussen, wie Kunden täglich Petabytes von Daten verarbeiten, um es ihnen zu erleichtern, Wert aus ihren Daten zu ziehen.

Der Einfluss, den Sie haben werden:

  • Besitzen Sie den gesamten Produktmanagementprozess.
  • Sammeln Sie Kundenanforderungen, entwerfen Sie Funktionen und arbeiten Sie mit der Technik zusammen, um ein marktreifes Produkt zu liefern.
  • Leiten Sie Markteinführungen mit Produktmarketing durch Blogbeiträge, Versionshinweise und Webinare.
  • Definieren und messen Sie OKRs für Ihre Produkte.
  • Steuern Sie die Priorisierung und Entwicklung von Funktionen, die es für Kunden messbar einfacher und kosteneffektiver machen, Petabytes von Daten zu verwalten und zu verarbeiten.

Was wir suchen:

  • Über 6 Jahre Erfahrung im Produktmanagement.
  • Abschluss in Informatik oder einem ähnlichen Bereich.
  • Erfahrung im Produktmanagement (Inbound, Outbound, funktionsübergreifende Prozesse).
  • Technische Fähigkeiten – solides Verständnis von Cloud-Infrastruktur (AWS, Azure, GCP).
  • Starke Datenanalyse- und Operationalisierungsfähigkeiten (SQL, Rollups, Erstellung operativer Dashboards).

Vorteile:

Bei Databricks bemühen wir uns, umfassende Vorteile und Vergünstigungen anzubieten, die den Bedürfnissen aller Mitarbeiter gerecht werden.

Unser Engagement für Vielfalt und Inklusion:

Bei Databricks setzen wir uns dafür ein, eine vielfältige und integrative Kultur zu fördern, in der jeder erfolgreich sein kann. Wir legen großen Wert darauf, dass unsere Einstellungspraktiken inklusiv sind und den Standards für Chancengleichheit entsprechen.

Standort: Berlin, Deutschland.

Vergütung: 150.000,00 $ – 250.000,00 $ (jährlich).

Staff Product Manager Arbeitgeber: DataBricks

Databricks ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit umfassenden Vorteilen, einer starken Unternehmenskultur, die Vielfalt und Inklusion fördert, sowie zahlreichen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten, ist Databricks der ideale Ort für Fachkräfte, die ihre Karriere im Bereich Daten und KI vorantreiben möchten. Die Position des AWS Cloud Partner Solutions Architect in EMEA ermöglicht es Ihnen, an vorderster Front mit führenden Unternehmen zusammenzuarbeiten und einen bedeutenden Einfluss auf die Cloud-Strategien unserer Kunden auszuüben.

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Kontaktdaten:

DataBricks Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Staff Product Manager 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 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 Staff Product Manager mit Bravour zu bestehen

Produktmanagement
Cloud-Infrastruktur (AWS, Azure, GCP)
Datenanalyse
SQL
Entwicklung von operativen Dashboards
Anforderungsanalyse
Feature-Design

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 Staff Product Manager 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!