Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team, das Datenanalysen zur Optimierung von Produkten und Fan-Erlebnissen durchführt.
- Unternehmen: Ticketmaster, ein innovatives Unternehmen im Bereich Live-Events.
- Vorteile: Umfassende Gesundheitsleistungen, kostenlose Konzertkarten und Karriereentwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Flexibles Arbeiten von zu Hause aus und ein unterstützendes Teamumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Live-Entertainments mit datengetriebenen Entscheidungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse, KI und fortgeschrittene Kenntnisse in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Job Summary
Standort: Home Office - Florida, Texas, Pennsylvania, Arizona, North Carolina, Georgia
Vertragsbedingungen: Unbefristet, Vollzeit, 40 Stunden pro Woche
Das Team
Das Global Product Analytics-Team bei Ticketmaster arbeitet mit verschiedenen Abteilungen zusammen, um das Fan-Erlebnis zu gestalten und das Geschäftswachstum zu fördern. Das Team nutzt Experimente, Verhaltensanalysen, prädiktive Modellierung und KI-gestützte Erkenntnisse, um die Produktstrategie zu informieren, digitale Erlebnisse zu optimieren und fundierte Entscheidungen auf globalen Märkten zu unterstützen.
Die Aufgabe
Wir suchen einen erfahrenen Manager, der dem Global Product Analytics-Team beitritt. Als Manager für Produktanalytik und Datenwissenschaft werden Sie datengestützte analytische Anleitungen liefern, die die Produktentwicklung, Experimente und die Optimierung des Fan-Erlebnisses informieren.
Was Sie tun werden
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Definition und Messung wichtiger Produktkennzahlen.
- Leitung von Datenwissenschafts-Arbeitsströmen, einschließlich prädiktiver Modellierung und Segmentierung.
- Bewertung und Prototyping von KI-gestützten Analyse-Lösungen.
- Nutzung von Datenanalysen zur Aufdeckung von Trends und Mustern.
- Entwicklung von Dashboards und regelmäßigen Analysen zur Überwachung der Produktleistung.
- Präsentation von Ergebnissen und Empfehlungen an technische und nicht-technische Zielgruppen.
- Unterstützung der Datenverwaltung und Sicherstellung der Genauigkeit von Analyseberichten.
Was Sie wissen müssen (oder technische Fähigkeiten)
- Außergewöhnliche Kommunikations- und Erzählfähigkeiten.
- Fortgeschrittene Kenntnisse in Python für statistische Modellierung und prädiktive Analytik.
- Praktische Erfahrung mit generativer KI und KI-gestützten Analyse-Workflows.
- Starke Kenntnisse in SQL und Google BigQuery.
- Erfahrung mit großen Datensätzen und cloudbasierten Plattformen.
- Praktische Erfahrung mit digitalen Analyseplattformen.
- Kenntnis von A/B- und multivariaten Experimentierframeworks.
- Abschluss in Analytik, Statistik, Wirtschaft oder Informatik.
Sie (Verhaltensfähigkeiten)
- Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit Stakeholdern zur Entwicklung analytischer Rahmenbedingungen.
- Aufgeschlossenheit gegenüber unterschiedlichen Perspektiven.
- Fähigkeit, sich auf hochwirksame Aufgaben zu konzentrieren.
- Starke organisatorische Fähigkeiten und Zeitmanagement.
- Flexibilität zur Anpassung an sich ändernde Prioritäten.
- Resilienz gegenüber Rückschlägen.
- Starker Problemlösungsansatz mit Neugier und Detailgenauigkeit.
Vorteile & Vergünstigungen
Durch unser Programm „Taking Care of Our Own“ bieten wir Vorteile in sechs wichtigen Bereichen:
- Gesundheit: Medizinische, zahnärztliche und psychische Gesundheitsleistungen.
- Selbst: Kostenlose Konzertkarten, großzügige bezahlte Freizeit.
- Wohlstand: 401(k)-Programm mit Unternehmensbeitrag.
- Familie: Programme für neue Eltern.
- Karriere: Karriere- und Entwicklungsprogramme.
- Sonstiges: Freiwilligenzeit, Crowdfunding-Match.
Gleichstellung der Beschäftigung
Wir streben danach, Teams aufzubauen, die die Fans und Künstler widerspiegeln, die wir bedienen. Ticketmaster unterstützt die Chancengleichheit für alle Bewerber.
Manager, Global Product Analytics and Data Science Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
Dormont Manufacturing Co ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Genf die Möglichkeit bietet, an der Weiterentwicklung der SonarQube-Plattform zu arbeiten. Mit einer flexiblen Arbeitsweise, die sowohl Büro- als auch Remote-Tage umfasst, fördert das Unternehmen eine Kultur der Vielfalt und des kontinuierlichen Lernens, während es gleichzeitig spannende Wachstumschancen in einem dynamischen Umfeld bietet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Manager, Global Product Analytics and Data Science 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 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 Manager, Global Product Analytics and Data Science 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 Manager, Global Product Analytics and Data Science 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!
