Senior Data Scientist, GTM Strategy & Transformation

Red Hat’s Global Sales Go-To-Market (GTM) team sucht einen hochwirksamen Principal Data Scientist, um die Lücke zwischen komplexer Datenarchitektur und strategischer Führung zu schließen. Dies ist keine "Wartungs"-Rolle – Sie werden ein Architekt des Wandels sein, der KI, fortgeschrittene Statistik und eine Builder-Mentalität nutzt, um zu reinventieren, wie wir Quoten, Anreize und Vertriebsressourcen handhaben.

Wir benötigen ein hybrides Talent: jemanden mit der technischen Tiefe, um automatisierte Pipelines von Grund auf zu programmieren, und dem Geschäftssinn, um diese Ergebnisse in eine "verdauliche Geschichte" für die Unternehmensführung zu übersetzen.

Was Sie tun werden:

• Architektur von Grund auf: Entwerfen und Bereitstellen von End-to-End automatisierten Prozessen für den Lebenszyklus von Quoten und Anreizen, um eine fehlerfreie Datenvalidierung sicherzustellen.
• Skalierung der KI-Integration: Verwendung fortschrittlicher Prompt-Engineering- und LLM-Tools zur Beschleunigung der Entwicklung, Überprüfung des Codes und Eliminierung manueller Arbeitsabläufe.
• Meister der Pipeline: Extrahieren und Anreichern massiver Datensätze aus Snowflake und GitHub, um die Datenintegrität über komplexe Logikschichten hinweg sicherzustellen.
• Die Geschichte erzählen: Übersetzen hochtechnischer Ergebnisse in strategische Empfehlungen. Sie präsentieren wichtige Leistungskennzahlen direkt an die Unternehmensführung.
• Das Puzzle lösen: Anwendung von prädiktiven Modellen und Mustererkennung zur Bewertung der Vertriebsabdeckung und Optimierung des Kundenengagements in großem Maßstab.

Was Sie mitbringen:

• Programmierung: Meisterschaft in Python (Pandas, Google Cloud-Bibliotheken) und SQL (Snowflake/DBeaver).
• KI-Fluenz: Sie betrachten KI als primären Partner und nutzen Prompt-Engineering, um Ihre Geschwindigkeit zu erhöhen.
• Statistik: Tiefes Wissen über Regression, Simulation, Szenarioanalyse, Clustering und Entscheidungsbäume.
• Datenoperationen: Erfahrung mit GitHub-Workflows und dem Erstellen von "selbstheilenden" Skripten zur Vermeidung wiederkehrender Datenfehler.
• Visualisierung: Fähigkeit, wirkungsvolle Narrative in Tableau, Google Sheets und Salesforce CRM zu erstellen.
• Erfahrung: Über 10 Jahre Berufserfahrung in der Manipulation großer Datensätze und im Aufbau produktionsreifer statistischer Modelle.
• Die Denkweise: Sie gedeihen in "kaum getesteten" Umgebungen und unter hohem Druck, wo die Logik noch nicht definiert ist.
• Geschäftsverständnis: Ein Hintergrund in Vertriebsoperationen, Finanzen oder GTM-Strategie innerhalb der Technologiebranche ist sehr wünschenswert.
• Prozessengineering: Sie finden nicht nur Fehler; Sie bauen die Automatisierung, um sicherzustellen, dass sie nie wieder auftreten.
• Bildung: Bachelor-Abschluss in Statistik, Mathematik, Informatik oder einem verwandten quantitativen Bereich.

Warum Red Hat beitreten?

Sie werden kein Zahnrad in einer Maschine sein. Sie werden die Maschine selbst neu erfinden. Wir bieten eine hochsichtbare Umgebung, in der Ihre Arbeit direkte, messbare Auswirkungen auf den globalen Umsatz von Red Hat hat. Wenn Sie von Natur aus neugierig sind und gerne Rätsel mit realen finanziellen Einsätzen lösen, ist dies Ihr nächster Schritt.

Gehaltsspanne: Die Gehaltsspanne für diese Position liegt bei 123.130,00 - 203.100,00 USD. Das tatsächliche Angebot basiert auf Ihren Qualifikationen.

Inklusion bei Red Hat: Red Hats Kultur basiert auf den Prinzipien von Transparenz, Zusammenarbeit und Inklusion, wo die besten Ideen von überall und von jedem kommen können. Unsere Aspiration ist, dass jeder diese Kultur mit gleichen Chancen und Zugang erlebt und dass alle Stimmen nicht nur gehört, sondern auch gefeiert werden.

Gleichstellungspolitik (EEO): Red Hat ist stolz darauf, ein Arbeitsplatz mit Chancengleichheit und ein Arbeitgeber mit positiver Aktion zu sein.