Senior Director, Data Hub

Standort: Hybrid. Gehalt: 175.000 - 190.000 USD. Beschäftigungsart: Vollzeit. Erfahrungsstufe: Senior-Level. Bewerbungsfrist: 26. Juni 2026.

Der Senior Director, Data Hub berichtet an den Chief Data Scientist/Managing Director des Data Hub von Project Evident. Der Senior Director ist der operative und analytische Leiter des Data Hub, der für KI-gestützte Analysen, rigorose kausale Bewertungen und die sichere Analyseumgebung verantwortlich ist, die Project Evident nutzt, um evidenzbasierte Dienstleistungen anzubieten.

Verantwortlichkeiten

• Praxis- und Teamführung (25%)
  • Verantwortung für die täglichen Betriebsabläufe des Data Hub: Teamkoordination, Einhaltung von Arbeitsabläufen, Überwachung der Lieferung und interne Abläufe über mehrere gleichzeitige Engagements.
  • Management und Entwicklung des Teams: ein Associate Director (Teilzeit, Shared Services, offen), ein Associate II (offen), zwei Analysten II und Vertragsentwickler, die für Datenarchitektur und agentische Tool-Entwicklung engagiert sind.
  • Leitung des Übergangs des Teams zu angewandter KI und modernen KI-Entwicklungsumgebungen.
  • Partnerschaft mit dem Chief Data Scientist / Managing Director in Bezug auf Praxisstrategie, OKRs und Board-Berichterstattung; Mitglied des Managementteams von Project Evident.
  • Gewinnung, Entwicklung, Coaching und Bindung von leistungsstarken Teammitgliedern.
• Externe Engagement-Lieferung (40%)
  • Leitung der Lieferung externer Engagements des Data Hub: 1:1 Beratungsdienste für Daten und Analysen, kohortenbasierte Engagements und Partnerschaften, bei denen der Data Hub das analytische Rückgrat für OutcomesAI-, Evidence for Outcomes- oder Education Agency Practice-geführte Kundenarbeiten bereitstellt.
  • Als leitender Projektleiter sicherstellen, dass die Lieferung pünktlich, im Budgetrahmen und von hoher Qualität erfolgt (Ziel-NPS > 0,70): Verwaltung von Projektplänen, Lieferungen, Team- und Beraterexpertise sowie Kundenfeedback.
  • Mitentwicklung von Rahmenwerken, Ressourcen und Tools, die die 1:1, 1:some und 1:many Serviceangebote von Project Evident skalieren, einschließlich eines Train-the-Trainer-Zertifizierungsmodells und domänenspezifischer Lernnetzwerke.
  • Leitung der Vertrauensbildung und der Agenda zur Erklärbarkeit: Kodifizierung von De-Identifikation, Compliance und Transparenzstandards, die rigorose kausale Methoden für Kunden, Geldgeber und das Feld glaubwürdig machen.
• Interne Analytics Backbone – Shared Services (15%)
  • Verantwortung für das Shared-Services-Mandat des Data Hub: als analytisches Rückgrat für Project Evident selbst dienen, insbesondere das Impact Dashboard und andere wiederkehrende interne Datenservices, die nicht spezifisch für ein einzelnes Kundenprojekt sind.
  • Sicherstellen, dass interne und externe Mandate parallel voranschreiten, ohne sich gegenseitig zu verwässern; Schutz der Kapazität des Teams, um beide zu liefern.
  • Mitgestaltung von Partnerengagement-On-Ramps mit OutcomesAI, Evidence for Outcomes und der Education Agency Practice: Definition, wo die Analytik und Methodik des Data Hub mit den Dienstleistungen der Schwesterpraxis integriert werden.
• Geschäftsentwicklung & Feldaufbau (20%)
  • Unabhängige Generierung und Abschluss einer nachhaltigen Pipeline von sechsstelligen Zuschüssen, Verträgen und Partnerschaften im Dienste der Umsatz-OKRs des Data Hub.
  • Pflege von Beziehungen zu Geldgebern, Regierungen, Zwischenhändlern, Schulsystemen, gemeinnützigen Organisationen und Technologiepartnern von der ersten Kontaktaufnahme bis zur Unterzeichnung des Vertrags.
  • Als Vordenker fungieren: Verfassen oder Mitverfassen von Fallstudien, methodologischen Berichten, Meinungsartikeln und Rahmenwerken zu rigoroser kausaler Bewertung, KI-gestütztem Evidenzaufbau und der verantwortungsvollen Einführung von angewandter KI in den sozialen und Bildungssektoren.
  • Identifizierung und Leitung (oder Unterstützung, falls angemessen) der Entwicklung von Zuschüssen und Vorschlägen.

Fähigkeiten – Mindestanforderungen

• Abschluss eines Bachelor-Studiums erforderlich; Master- oder Doktortitel bevorzugt in angewandter Forschung, Datenwissenschaft, Statistik, öffentlicher Politik, Bildung oder verwandtem Bereich.
• Über 10 Jahre Erfahrung in den Bereichen Datenwissenschaft, angewandte Forschung und Evaluation, Bildung und/oder gemeinnützige Sektoren in operativen oder beratenden Kontexten.
• Darunter über 7 Jahre Management von leistungsstarken Teams, Projektmanagement, Technologieeinführung, Geschäftsentwicklung und Veränderungsmanagement.
• Nachgewiesene Erfahrung in der Geschäftsentwicklung und im Kundenmanagement sowie in der Generierung und dem Abschluss von sechsstelligen Engagements.
• Praktische Erfahrung in der Nutzung und dem Aufbau von KI-agentischen Workflows für Forschungs-, Evaluations- oder Analysearbeiten.
• Starke Programmierkenntnisse in R und/oder Python, gepaart mit der nachgewiesenen Bereitschaft, schnell KI-agentische Tools zu erlernen, sind eine akzeptable Grundlage.
• Project Evident arbeitet in einer anthroposophischen Umgebung für direkte Data Hub-Projekte und -Dienstleistungen, mit Flexibilität bei der Nutzung von Claude Code und Claude Cowork; direkte Erfahrung mit diesen Tools wird stark bevorzugt.
• Kandidaten ohne entweder nachgewiesene agentische Workflow-Erfahrung oder solide R/Python-Kenntnisse in Verbindung mit klarer Bereitschaft, sich in agentische Tools einzuarbeiten, werden nicht berücksichtigt.

Wissen, Fähigkeiten und Fähigkeiten

• Wir suchen Kandidaten mit nachgewiesener Erfahrung in:
• Angewandte Forschung und kausaler Inferenz: Entwurf, Durchführung oder Leitung rigoroser quasi-experimenteller, beobachtender oder experimenteller Studien, die verteidigbare kausale Beweise liefern.
• Leitung von Forschungs- und Evaluations- oder Analytikteams durch Technologieeinführungen, einschließlich Übergängen zu angewandter KI, maschinellem Lernen und modernen KI-Entwicklungsumgebungen.
• Direkte Erfahrung mit Claude Code, Claude Cowork oder vergleichbaren agentischen Entwicklungstools wird stark bevorzugt; starke R- und/oder Python-Programmierung in Verbindung mit der Bereitschaft, schnell agentische Tools zu erlernen, ist akzeptabel.
• Die Fähigkeit, solche Arbeiten zu leiten, zu bewerten und zu steuern, ist ohne Ausnahme erforderlich.
• Bereitstellung gängiger KI-Anwendungen zur Lösung von Geschäfts- und Programmproblemen, einschließlich Empfehlungssystemen, natürlicher Sprachverarbeitung, großen Sprachmodellen und Entscheidungshilfetools.
• Aufbau von Vertrauen bei Praktikern in Bezug auf Analytik und KI, einschließlich Datenschutzprotokollen, De-Identifikation, regulatorischer Compliance (FERPA, HIPAA-nah und IRB-relevante Kontexte, soweit zutreffend) und der transparenten Kommunikation von Modellverhalten und Unsicherheit.
• Arbeiten in beiden Bereichen K-12 / Bildungssektor (SEAs, LEAs, Zwischenhändler) und dem breiteren gemeinnützigen und Stiftungsökosystem.
• Management von Kunden, Projekten, Prozessen und Teams unter engen Zeitvorgaben; genaue Problemanalyse und Entwicklung umsetzbarer Lösungen.
• Erstellung und Ausführung von Arbeitsplänen, Prozessen und Dokumentationen, die bestehende Praktiken rationalisieren und kodifizieren.
• Entwicklung von Lehrplänen, Schulungsinhalten und Durchführung erfolgreicher Workshops, Coaching und Implementierungsunterstützung; direkte Erfahrung mit Train-the-Trainer- oder externen Zertifizierungsmodellen ist von Vorteil.
• Übersetzung von Daten und Beweisen in Aktionen: Kommunikation von Ergebnissen und Methodik an Praktiker, Geldgeber, politische Entscheidungsträger und Vorstandsmitglieder in klarer, umsetzbarer Sprache.
• Gewinnung, Entwicklung, Überwachung, Coaching und Bindung von leistungsstarken Teammitgliedern; Geben und Empfangen von umsetzbarem Feedback; und Erhöhung der Verantwortung, des Verantwortungsbereichs und der Leistung anderer.
• Kandidaten sollten auch Folgendes haben:
• Interesse an und nachgewiesenes Engagement für die sozialen und Bildungssektoren; Kenntnisse über evidenzbasierte Politik und Praxis, gemeinnützige Evaluation und Leistungsmanagementdisziplinen sind von Vorteil.
• Nachgewiesene Fähigkeit, sowohl unabhängig als auch kollaborativ in einem schnelllebigen Umfeld an mehreren Projekten mit Stakeholdern zu arbeiten, die möglicherweise sich ändernde Prioritäten haben.
• Nachgewiesene Fähigkeit, unter engen Zeitvorgaben zu arbeiten, Probleme genau zu bewerten und Lösungen zu entwickeln; Fähigkeit, Zeit und Aufgaben effektiv zu priorisieren.
• Komfort mit Unklarheiten und die Fähigkeit, geschickt auf sich schnell ändernde Prioritäten zu reagieren; wohlfühlen in einem unternehmerischen Umfeld mit schnellen Fristen.
• Problemlöser und aktiver Zuhörer, der Klarheit sucht, Fragen stellt und Lösungen anspricht.
• Engagement für eine Hochleistungskultur, Teilnahme an der Abgabe und dem Empfang von Feedback und der Glaube an kontinuierliche Selbstverbesserung.
• Unvergleichliche Aufmerksamkeit für Details und extrem hohe Standards für Genauigkeit.
• Komfort in einer virtuellen, verteilten Umgebung mit schnellen Fristen.
• Erfahrung in der Arbeit mit vielfältigen Gemeinschaften und ein tiefes Engagement für Lernen, Leistung, rassische Gerechtigkeit und den Aufbau einer Kultur der Zugehörigkeit.
• Ausgezeichnete mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten, mit nachgewiesener Fähigkeit, klare und prägnante Narrative und Präsentationen zu schreiben und zu redigieren.