Data Product Manager – Analytics

Data Product Manager – Analytics

Hamburg Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Werde Data Product Manager und forme datengetriebene Entscheidungen in einem internationalen Team.
  • Unternehmen: Oldendorff Carriers – ein innovatives Unternehmen mit flachen Hierarchien.
  • Vorteile: Entspanntes Arbeitsumfeld, Teamarbeit und schnelle Entscheidungsfindung.
  • Weitere Informationen: Proaktive, hands-on Mentalität und Interesse an neuen Technologien sind willkommen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und nutze KI-Tools für echte Entscheidungen.
  • Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in analytischen oder produktbezogenen Rollen.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

Join Oldendorff Carriers as a Data Product Manager in Analytics and help make data‑driven decision‑making a genuine strength of Oldendorff.

You will focus on one of our core business areas, such as Chartering, Finance, Fleet or Operations, acting as the primary link between that business and Data Engineering.

The business defines the problem and the outcome it needs; you own how that outcome is achieved, from initial scoping through to real adoption in daily decision‑making.

  • Job Responsibilities
  • Act as the main analytical partner for stakeholders in areas such as Chartering, Finance, Fleet and Operations, translating business problems and desired outcomes into clearly scoped requirements and solution design, working iteratively with Data Engineering on feasibility and challenging technical constraints where they affect what gets delivered.
  • Own the roadmap across your portfolio of narrowly scoped data products and shape how work is sequenced based on business priorities.
  • Maintain the semantic layer for your data products, ensuring consistent business definitions, metrics and AI‑readable context, aligned with the organisation’s master data and single‑source‑of‑truth principles.
  • Enable self‑service access to your data product’s insights, primarily through AI‑driven tools such as conversational interfaces, natural‑language querying and proactive AI‑generated insights, so business users can get answers themselves.

Where a dedicated interface is genuinely needed, prototype it yourself using AI tools to move fast and validate the concept; any prototype intended for production is handed over to Data Engineering for industrialisation once it passes defined maturity and governance criteria, while you retain ownership of the data product itself.

  • Use working proficiency in SQL and Python to explore data independently and validate outcomes against business logic.
  • Coordinate testing, rollout and ongoing refinement of your data products based on user feedback and evolving business needs, ensuring they are genuinely adopted and used for real decisions.
  • What success looks like
  • Management and stakeholders proactively bring you into their thinking early, not because a process requires it, but because your input makes their decisions better.
  • Your data products are actually used and trusted for real decisions, not just delivered and shelved.
  • Data Engineering can build confidently because what you have handed them is clear and well scoped.

What You Bring Along

  • Must‑have
  • At least 3 years of experience in an analytical, product or stakeholder‑facing role.
  • Strong ability to understand business problems and stakeholder needs, ask the right questions to clarify intent and translate ambiguous input into clear, actionable scope and solution design.
  • Ability to communicate complex analytical concepts clearly to both business stakeholders and technical teams, adapting your language and level of detail to the audience.
  • Working proficiency in SQL and Python, sufficient to explore data independently, build prototypes and hold your own in technical conversations with Data Engineering.
  • Confidence working with metrics, KPIs and semantic or business definitions.
  • Genuine interest in applying AI tools to analytical work and comfort adopting new tools as they emerge.
  • A proactive, hands‑on approach: comfortable prototyping and iterating with imperfect information and moving a topic forward rather than waiting for ideal conditions.
  • Excellent command of written and spoken English (the company’s working language).
  • Nice‑to‑have
  • Experience in or familiarity with shipping, commodity markets, macroeconomic analysis or finance.
  • Familiarity with Databricks, our core data platform.

What We Offer

  • Our corporate culture is special: relaxed and international, open and traditionally with flat hierarchies.
  • Since the very beginning, teamwork and quick decision making have been our success factors.

Encouraging our employees to realize their ideas and initiatives is as important to us.

Interested?

We look forward to receiving your application. Oldendorff Carriers does not accept paper applications for online postings.

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Data Product Manager – Analytics Arbeitgeber: Egon Oldendorff Management GmbH

Oldendorff Carriers ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine entspannte und internationale Unternehmenskultur mit flachen Hierarchien bietet. Als Data Product Manager im Bereich Analytics haben Sie die Möglichkeit, aktiv an der Gestaltung datengetriebener Entscheidungen mitzuwirken und Ihre Ideen in einem dynamischen Umfeld zu verwirklichen. Wir fördern die persönliche und berufliche Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter und bieten Ihnen die Chance, innovative Lösungen zu entwickeln und direkt Einfluss auf unsere Geschäftsbereiche zu nehmen.

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Kontaktdaten:

Egon Oldendorff Management GmbH Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Data Product Manager – Analytics 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 Egon Oldendorff Management GmbH 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 Data Product Manager – Analytics mit Bravour zu bestehen

SQL
Problem-Solving Skills
Python
Communication Skills
Automation
Attention to Detail
Data Governance

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 Data Product Manager – Analytics bei Egon Oldendorff Management GmbH gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Egon Oldendorff Management GmbH 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 Egon Oldendorff Management GmbH entscheidend sein!