Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein dynamisches Team und entwickle datenbasierte Lösungen für verschiedene Geschäftsbereiche.
- Unternehmen: Paddle, ein innovatives Unternehmen im Bereich Zahlungsinfrastruktur mit globaler Reichweite.
- Vorteile: Unbegrenzter Urlaub, 4 Monate bezahlte Familienzeit und Unterstützung bei der persönlichen Entwicklung.
- Weitere Informationen: Flexible Arbeitsmodelle und eine inklusive Unternehmenskultur, die Vielfalt schätzt.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten mit einem vielfältigen Team.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Führung von Ingenieurteams und tiefes Wissen in moderner Analytik.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Paddle bietet digitalen Produktunternehmen einen völlig anderen Ansatz für ihre Zahlungsinfrastruktur. Anstatt einen komplexen Stapel von zahlungsbezogenen Apps und Dienstleistungen zusammenzustellen und zu warten, sind wir ein Merchant of Record für unsere Kunden. Das bedeutet, dass wir 100 % der Probleme der Zahlungsfragmentierung beseitigen. Es ist schneller, sicherer, günstiger und vor allem viel besser. Wir werden von Investoren wie KKR, FTV Capital, Kindred, Notion und 83North unterstützt und bedienen über 5000 Softwareverkäufer in 245 Gebieten weltweit.
Als Analytics Engineering Manager leiten Sie ein dynamisches Team und arbeiten eng mit verschiedenen Geschäftsbereichen zusammen, um komplexe Geschäftsanforderungen in umsetzbare Datenlösungen zu übersetzen. Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der klaren und wirkungsvollen Kommunikation von Analyseergebnissen, die datengestützte Entscheidungen in der gesamten Organisation ermöglichen. Die Zusammenarbeit mit den Teams aus Vertrieb, Marketing, Finanzen, Produktmanagern und Ingenieuren ist entscheidend, um analytische Lösungen nahtlos mit den Geschäftszielen und technischen Fähigkeiten abzustimmen.
Was Sie tun werden:
- Führung & Strategie: Definieren und besitzen Sie die mehrjährige technische Vision und Strategie für Analytics Engineering, um sicherzustellen, dass sie mit den Produkt- und Geschäftszielen von Paddle übereinstimmt. Führen, coachen und entwickeln Sie ein Team von Senior Analytics Engineers und fördern Sie eine leistungsstarke, inklusive und wachstumsorientierte Kultur.
- Stakeholder-Management: Dienen Sie als senior Engineering Vertreter für Analytics Engineering mit funktionsübergreifenden Führungskräften in Produkt, Finanzen, Vertrieb, Marketing und Datenplattform.
- Daten als Produkt: Fördern Sie eine Produktmentalität für Daten in der gesamten Organisation: Stellen Sie sicher, dass Paddles Analysedatenbestand als erstklassiges Produkt behandelt wird.
- Technische Aufsicht: Überwachen Sie die Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Genauigkeit von Paddles Analysedatenbestand, einschließlich der Kern-Datenpipelines, Datenmodelle und Transformationsschichten (Snowflake, DBT, Fivetran).
- Entwicklung von Mitarbeitern: Schaffen und pflegen Sie eine Kultur des kontinuierlichen Lernens innerhalb der Gruppe, um sicherzustellen, dass Senior Analytics Engineers sowohl in technischer Tiefe als auch in beruflichen Fähigkeiten wachsen.
Wir würden uns freuen, von Ihnen zu hören, wenn Sie:
- Erhebliche Erfahrung in der Leitung von Teams von Senior Engineers haben, mit einer Erfolgsbilanz beim Aufbau und der Skalierung leistungsstarker Analytics Engineering Gruppen.
- Strategische Verantwortung für einen technischen Bereich nachweisen können: Richtung setzen, Ausrichtung vorantreiben und messbare Ergebnisse auf Gruppen- oder Abteilungsebene liefern.
- Eine starke Produktmentalität für Daten haben: Sie denken über Datenbestände in Bezug auf Verbraucher, Qualität, Eigentum und Auffindbarkeit nach, nicht nur über Pipelines und Modelle.
- Ein außergewöhnlicher Kommunikator sind mit nachgewiesenen Fähigkeiten im Management von Senior Stakeholdern.
- Tiefe Expertise in moderner Analytics Engineering (DBT, Snowflake, Fivetran oder gleichwertig) haben und starke technische Aufsicht bieten können.
- Eine strukturierte, prinzipienbasierte Herangehensweise an Datenverwaltung haben.
- Mit KI-Coding-Assistenten vertraut sind und verstehen, wie sie die Produktivität im Engineering-Kontext verbessern können.
- Eine Arbeitskenntnis von semantischen Schichten haben und verstehen, wie sie zuverlässigen, konsistenten Datenzugang unterstützen.
- Leidenschaft für die Entwicklung von Menschen und den Aufbau von Systemen, Prozessen und Kulturen haben, die es anderen ermöglichen, ihre beste Arbeit zu leisten.
- Proaktiv, selbstbewusst und ständig auf der Suche nach Möglichkeiten zur Verbesserung sind.
Jeder ist bei Paddle willkommen
Bei Paddle setzen wir uns dafür ein, unsichtbare Barrieren abzubauen, sowohl für unsere Kunden als auch innerhalb unserer eigenen Teams. Wir erkennen an und feiern, dass jeder Paddler einzigartig ist und begrüßen jede individuelle Perspektive. Als inklusiver Arbeitgeber interessiert uns nicht, ob oder wo Sie studiert haben, wie Sie aussehen oder woher Sie kommen. Wir sind mehr an Ihrem Handwerk, Ihrer Neugier, Ihrer Leidenschaft für das Lernen und dem, was Sie zu unserer Kultur beitragen werden, interessiert.
Unsere Werte:
- Paddle Together - „Keiner von uns ist so schlau wie wir alle“
- Paddle Simply - „Einfach kann schwieriger sein als komplex: Sie müssen Ihr Denken klar bekommen, um es einfach zu machen“
- Paddle for others - „Wir können unsere wildesten Träume verwirklichen, solange wir genug anderen Menschen helfen, ihre zu verwirklichen“
Warum Sie es lieben werden, bei Paddle zu arbeiten: Wir sind eine vielfältige, wachsende Gruppe von Paddlern auf der ganzen Welt, die stolz auf unsere transparente, kollaborative und respektvolle Kultur sind. Wir sind ein 'digital-first' Unternehmen, was bedeutet, dass Sie remote, von einem unserer stilvollen Hubs oder sogar von beidem aus arbeiten können! Wir bieten allen Teammitgliedern unbegrenzte Urlaubstage und 4 Monate bezahlten Familienurlaub, unabhängig vom Geschlecht. Wir investieren in Lernen und unterstützen Sie bei Ihrer persönlichen Entwicklung durch ständige Herausforderungen, einen jährlichen Lernfonds und regelmäßige interne und externe Schulungen.
Head of Analytics Engineering Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
Paddle ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine transparente und respektvolle Unternehmenskultur fördert. Mit unbegrenztem Urlaub und großzügigen Familienurlaubsmöglichkeiten bietet Paddle seinen Mitarbeitern die Flexibilität, die sie benötigen, um Beruf und Privatleben in Einklang zu bringen. Zudem wird kontinuierliches Lernen und persönliche Entwicklung durch regelmäßige Schulungen und einen jährlichen Lernfonds unterstützt, was die Position des Head of Analytics Engineering besonders attraktiv macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Head of Analytics 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 Dormont Manufacturing Co 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 Head of Analytics 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 Head of Analytics Engineering bei Dormont Manufacturing Co gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dormont Manufacturing Co 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 Dormont Manufacturing Co entscheidend sein!