Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Daten- und Analytik-Ingenieuren und entwickle innovative Datenlösungen.
- Unternehmen: Serve Robotics, ein Vorreiter in der Robotik für städtische Lieferungen.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Aktienoptionen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Lieferrobotik und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Mindestens 6 Jahre Erfahrung in Datenengineering und Teamführung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Bei Serve Robotics stellen wir uns vor, wie sich Dinge in Städten bewegen. Unser freundlicher Gehweg-Roboter ist unsere Vision für die Zukunft. Er wurde entwickelt, um Lieferungen von überlasteten Straßen zu entfernen, Lieferungen für mehr Menschen verfügbar zu machen und lokalen Unternehmen zugute zu kommen. Die Serve-Flotte begeistert Händler, Kunden und Fußgänger in Los Angeles, Miami, Dallas, Atlanta und Chicago, während sie kommerzielle Lieferungen durchführt.
Wir suchen talentierte Personen, die robotergestützte Lieferungen von einer überraschenden Neuheit zu effizienter Allgegenwart weiterentwickeln.
Wer wir sind
Wir sind erfahrene Fachleute aus der Technologiebranche in den Bereichen Software, Hardware und Design, die ihre Fähigkeiten bündeln, um die Zukunft zu gestalten, in der wir leben möchten. Wir lösen reale Probleme mit Hilfe von Robotik, maschinellem Lernen und Computer Vision, unter Berücksichtigung der gesamten Benutzererfahrung. Unser Team ist agil, vielfältig und motiviert. Wir glauben, dass der beste Weg zur Lösung komplizierter dynamischer Probleme die Zusammenarbeit und der respektvolle Austausch ist.
Verantwortlichkeiten
- Teamleitung: Führen, betreuen und entwickeln Sie ein Team von Daten- und Analytikingenieuren. Dazu gehören Einstellung, Leistungsmanagement, Karriereentwicklung, Planung und Festlegung technischer Standards.
- Technische Führung: Definieren Sie die Roadmap für Datenengineering und Analytik, abgestimmt auf die Unternehmensziele. Dazu gehört die Priorisierung von Investitionen in Datenplattformen, Reporting-Bedürfnissen, Analysefähigkeiten und funktionsübergreifenden Dateninitiativen.
- Datenplattform-Eigentum: Überwachen Sie das Design, die Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Governance der Dateninfrastruktur des Unternehmens, wie z.B. Datenlager, Datenseen, ETL/ELT-Pipelines, Orchestrierungssysteme, semantische Schichten und BI-Tools.
- Analytics-Lieferung: Stellen Sie sicher, dass Geschäftsinteressierte über genaue Dashboards, Kennzahlen, Berichte und Ad-hoc-Analysen verfügen, um Entscheidungen in Bereichen wie Produkt, Betrieb, Finanzen, Vertrieb, Marketing und Geschäftsführung zu unterstützen.
- Selbstbedienung ermöglichen: Machen Sie Selbstbedienung zu einem unternehmensweiten Ziel, indem Sie reichhaltige, vertrauenswürdige Datensätze erstellen und den Zugang über KI-gestützte natürliche Sprachschnittstellen ermöglichen.
- Datenqualität und Governance: Etablieren Sie Standards für Datenakkuratheit, Herkunft, Dokumentation, Zugriffssteuerungen, Datenschutz, Sicherheit und Compliance.
Qualifikationen
- Über 6 Jahre Berufserfahrung im Bereich Datenengineering und Analytik, einschließlich über 2 Jahre Erfahrung in der Leitung von Teams von Senior Data/Analytics Engineers.
- Datenführungs-Erfahrung: Nachweisliche Erfahrung in der Leitung von Datenengineering-, Analytik-Engineering-, BI- oder Analytik-Teams, einschließlich Einstellung, Coaching, Leistungsmanagement und Roadmap-Planung.
- Starke technische Grundlage: Tiefes Verständnis von Datenlagern, Datenseen, ETL/ELT-Pipelines, Orchestrierung, Datenmodellierung, BI-Plattformen, semantischen Schichten und Praktiken zur Datenqualität.
- Erfahrung mit modernen Datenstacks: Praktische Erfahrung mit Tools wie Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks, dbt, Airflow, Fivetran, Looker, Tableau, Power BI oder ähnlichen Plattformen.
- Funktionsübergreifende, geschäftsorientierte Partnerschaft: Nachweisliche Erfolge in der Zusammenarbeit mit Führungskräften und Teams in den Bereichen Produkt, Betrieb, Finanzen, Engineering, Vertrieb und Marketing, um Geschäftsziele in Datenstrategien, Dashboards und Analyseprodukte zu übersetzen, die die Entscheidungsfindung verbessern.
- Erfahrung mit KI-gestützten Selbstbedienungsanalysen: Nachgewiesene Fähigkeit, vertrauenswürdige, verwaltete Datenprodukte zu erstellen und den unternehmensweiten Zugang über natürliche Sprache oder KI-gestützte Analyseoberflächen zu ermöglichen, mit starken Kontrollen für Genauigkeit, Sicherheit, Datenschutz, Compliance und Benutzerfreundlichkeit.
- Daten-Governance-Expertise: Erfahrung in der Etablierung von Standards für Datenqualität, Dokumentation, Zugriffssteuerungen, Datenschutz, Sicherheit, Auditierbarkeit, Metrikdefinitionen und vertrauenswürdige Datenprodukte, einschließlich SOX-, SOC2-Compliance und Einhaltung internationaler Datenschutzrichtlinien und -vorschriften (z.B. GDPR, Anforderungen an den Datenaufenthalt).
- Bildung oder gleichwertige Erfahrung: Bachelor-Abschluss in Informatik, Datenwissenschaft, Ingenieurwesen, Statistik, Mathematik, Informationssystemen oder einem verwandten Bereich. Fortgeschrittene Abschlüsse sind von Vorteil.
Sr. Manager, Data Engineering & Analytics Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
Serve Robotics ist ein innovativer Arbeitgeber, der sich leidenschaftlich dafür einsetzt, die Zukunft der städtischen Mobilität durch Robotik zu gestalten. Mit einem agilen und vielfältigen Team bieten wir nicht nur wettbewerbsfähige Gehälter und Aktienoptionen, sondern auch ein unterstützendes Arbeitsumfeld, das auf Zusammenarbeit und persönlichem Wachstum basiert. Unsere Mitarbeiter haben die Möglichkeit, an spannenden Projekten zu arbeiten, die echte Probleme lösen, während sie ihre Fähigkeiten in einem dynamischen und technologiegetriebenen Umfeld weiterentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Sr. Manager, Data Engineering & Analytics 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 Sr. Manager, Data Engineering & Analytics 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 Sr. Manager, Data Engineering & Analytics 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!
