Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Strategien für Program Intelligence und leite datenbasierte Entscheidungen.
- Unternehmen: General Motors, führend in der Mobilitätsinnovation.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitsmodelle und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Hybrides Arbeitsmodell mit großartigen Karrierechancen in einem dynamischen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Mobilität mit datengetriebenen Insights und innovativen Lösungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Business Intelligence, Datenanalyse und fortgeschrittene Kenntnisse in SQL und Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Bei General Motors definieren unsere Produktteams die Mobilität neu. Durch einen menschenzentrierten Designprozess schaffen wir Fahrzeuge und Erlebnisse, die nicht nur gesehen, sondern auch gefühlt werden. Wir verwandeln das Unmögliche von heute in den Standard von morgen – von bahnbrechender Hardware und Batteriesystemen bis hin zu intuitivem Design, intelligenter Software und Sicherheits- sowie Unterhaltungsfunktionen der nächsten Generation. Jeden Tag bewegen unsere Produkte Millionen von Menschen, während wir darauf abzielen, das Fahren sicherer, intelligenter und vernetzter zu gestalten und die Zukunft des Transports auf globaler Ebene zu prägen.
Wir suchen einen strategischen, praktischen Mitarbeiter auf Staff-Ebene, der die Richtung vorgibt und die Zukunft der Program Intelligence, Analytik und KI innerhalb der Programmmanagement-Organisation liefert. Diese Rolle operiert an der Schnittstelle von Unternehmensdatenstrategie, Storytelling und Portfolioausführung – sie ermöglicht es der Unternehmensführung, schnellere und intelligentere Entscheidungen durch vertrauenswürdige, qualitativ hochwertige, umsetzbare Einblicke zu treffen. Der erfolgreiche Kandidat wird mit großer Autonomie arbeiten, erhebliche Unklarheiten navigieren und Ergebnisse über organisatorische Grenzen hinweg ohne direkte Autorität beeinflussen.
Sie werden die Strategie für Program Intelligence definieren und vorantreiben, skalierbare Muster, Standards und Governance für Datenprodukte (Dashboards, KI-Agenten, Webanwendungen und Analytik-Pipelines) etablieren. Sie arbeiten direkt mit PMO-Führungskräften und funktionsübergreifenden Partnern zusammen, um hochwirksame, kundenorientierte Fähigkeiten und Narrative zu liefern, die Daten mit Geschäftsergebnissen verbinden. Sie werden auch die Fähigkeit der breiteren Organisation durch Mentoring, Coaching und wiederverwendbare Praktiken erhöhen, während Sie weiterhin als individueller Beitragender tätig sind.
Was Sie tun werden:
- Die Strategie für Program Intelligence & Reporting festlegen: Definieren und weiterentwickeln der langfristigen Vision, Prinzipien, Betriebsmodelle und Architektur für Managementinformationen, Berichterstattung, Analytik und Dashboards, die die Entscheidungsfindung in Bezug auf Portfolio, Kapazität und Lieferung unterstützen.
- Portfolio-große Datenprodukte leiten: Entwerfen und Liefern von vertrauenswürdigen, entscheidungsfähigen Dashboards, KI-Agenten, Webanwendungen und Berichten, die eine dauerhafte Quelle der Wahrheit für Programmgesundheit, Kapazität und Lieferleistung etablieren.
- Metriken und Daten-Governance etablieren: Gemeinsame Definitionen, Messrahmen, Erwartungen an die Datenqualität und Governance-Praktiken schaffen, die Konsistenz, Vergleichbarkeit und Vertrauen in Unternehmensentscheidungen verbessern.
- Analytik- und KI-Lösungen entwerfen: Unklare, geschäftskritische Bedürfnisse in skalierbare Datenmodelle, analytische Produkte, KI-gesteuerte Lösungen und wiederverwendbare technische Muster übersetzen, in Zusammenarbeit mit Datenengineering, IT und Produktteams.
- Exekutive Entscheidungen beeinflussen: Komplexe Daten und konkurrierende Perspektiven in klare Narrative, Empfehlungen und Entscheidungsrahmen synthetisieren, die Ausrichtung und Handeln auf Führungsebene fördern.
- Adoption und messbaren Wert vorantreiben: Die Nutzung der Program Intelligence-Fähigkeiten fördern, Adoption und Geschäftsauswirkungen bewerten und Produkte und Praktiken kontinuierlich basierend auf Kundenfeedback und sich entwickelnden Portfolio-Bedürfnissen verbessern.
Ihre Fähigkeiten und Qualifikationen (erforderliche Qualifikationen):
- Abschluss in Betriebswirtschaft, Datenwissenschaft, Informationssystemen, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich.
- 5+ Jahre progressive Erfahrung in Business Intelligence, Analytik, Datenprodukten, Managementberichterstattung oder einem verwandten Bereich, einschließlich Erfahrung in der Leitung komplexer, unternehmensweiter Initiativen.
- Fortgeschrittene Erfahrung mit SQL, Python, Cloud-Analytik-Plattformen (z.B. Databricks, AWS) und der Entwicklung oder Anwendung von KI-gesteuerten Lösungen in einer Unternehmensumgebung.
- Nachgewiesener Erfolg bei der Definition von Strategien und der Bereitstellung skalierbarer Dashboards, Berichtsprodukte, Datenpipelines, Analytikplattformen oder KI-fähiger Erlebnisse mit modernen Tools wie Power BI, Tableau, Looker, Databricks oder gleichwertigen Technologien.
- Nachgewiesene Fähigkeit, Metriken mit Geschäftsstrategien und Portfolioergebnissen zu verbinden, operationale Daten in executive-level Einblicke, Empfehlungen und Entscheidungsrahmen zu übersetzen.
- Außergewöhnliche Kommunikations-, Visualisierungs-, Moderations- und Daten-Storytelling-Fähigkeiten, mit der Fähigkeit, senior audiences zu beeinflussen und Stakeholder um komplexe Entscheidungen herum auszurichten.
- Anerkannt als vertrauenswürdiger Berater und Vordenker, der über technische, produkt- und geschäftliche Stakeholder hinweg zusammenarbeitet und Einfluss nimmt, unterschiedliche Perspektiven um gemeinsame Metriken und Einblicke ausrichtet und Ergebnisse ohne direkte Autorität liefert.
Was Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschafft (bevorzugte Qualifikationen):
- MBA oder ein fortgeschrittener Abschluss in Betriebswirtschaft, Datenwissenschaft, Informatik, Ingenieurwesen oder einem anderen quantitativen Fachgebiet.
- Hintergrund in großangelegten Technologie-, Produkt-, Ingenieur- oder Unternehmensumwandlungsumgebungen, mit Erfahrung in der Skalierung datengestützter Entscheidungsrahmen und Betriebsmodelle.
- Tiefes Wissen über Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, generative KI, verantwortungsvolle KI und die praktische Anwendung dieser Fähigkeiten für Unternehmensentscheidungen.
- Nachgewiesene Fähigkeit, unklare, unternehmensweite Geschäftsbedürfnisse in strukturierte Intelligenzstrategien, geregelte Metriken, skalierbare Berichtssysteme und einsichtsgestützte Produkte mit messbarer Adoption und Wirkung umzuwandeln.
Diese Rolle ist als hybrid kategorisiert für diejenigen innerhalb einer pendelbaren Entfernung. Das bedeutet, dass der erfolgreiche Kandidat mindestens dreimal pro Woche in unser Engineering Technical Center in Warren (MI) oder Austin (TX) berichten soll, ansonsten offen für virtuell ist.
Vergütung: Die Vergütungsinformationen sind nur eine Schätzung in gutem Glauben. Sie basieren darauf, was ein erfolgreicher Bewerber gemäß den geltenden staatlichen Gesetzen verdienen könnte. Die Vergütung ist möglicherweise nicht repräsentativ für Positionen außerhalb des kalifornischen Bay Area. Die Gehaltsspanne für diese Rolle liegt zwischen 134.700 und 245.000 USD. Das tatsächliche Grundgehalt, das einem erfolgreichen Kandidaten innerhalb dieses Rahmens angeboten wird, variiert je nach relevanten Faktoren für die Position.
Bonuspotential: Ein Anreizvergütungsprogramm bietet Auszahlungen basierend auf Unternehmensleistung, Jobebene und individueller Leistung.
Leistungen: GM bietet eine Vielzahl von Gesundheits- und Wohlfühlprogrammen. Zu den Leistungsoptionen gehören medizinische, zahnärztliche, augenärztliche Leistungen, Gesundheitskonten, flexible Ausgaben, Altersvorsorgepläne, Krankheits- und Unfallleistungen, Lebensversicherungen, bezahlter Urlaub und Feiertage, Studienhilfeprogramme, Mitarbeiterunterstützungsprogramme, GM-Fahrzeugrabatte und mehr.
Unternehmensfahrzeug: Nach erfolgreichem Abschluss einer Überprüfung des Kraftfahrzeugberichts sind Sie berechtigt, an einem Unternehmensfahrzeugbewertungsprogramm teilzunehmen, durch das Ihnen ein General Motors-Fahrzeug zur Verfügung gestellt wird, das Sie fahren und bewerten können. Hinweis: Programmteilnehmer sind verpflichtet, alle vier Jahre ein qualifiziertes GM-Fahrzeug zu kaufen/zu leasen, es sei denn, es gelten eine begrenzte Anzahl von Ausnahmen.
GM bietet keine mit Einwanderung verbundenen Sponsoren für diese Rolle an. Bewerben Sie sich nicht für diese Rolle, wenn Sie jetzt oder in Zukunft eine GM-Einwanderungssponsorship benötigen.
Unsere Vision ist eine Welt mit Null Unfällen, Null Emissionen und Null Staus, und wir übernehmen die Verantwortung, den Wandel zu führen, der unsere Welt besser, sicherer und gerechter für alle machen wird.
Wir glauben, dass wir jeden Tag eine Wahl treffen müssen – individuell und kollektiv – um durch unsere Worte, Taten und unsere Kultur bedeutende Veränderungen voranzutreiben. Jeden Tag möchten wir, dass jeder Mitarbeiter das Gefühl hat, Teil eines General Motors-Teams zu sein.
General Motors verpflichtet sich, ein Arbeitsplatz zu sein, der nicht nur frei von rechtswidriger Diskriminierung ist, sondern auch tatsächlich Inklusion und Zugehörigkeit fördert. Wir glauben fest daran, dass die Schaffung eines integrativen Arbeitsplatzes ein Umfeld schafft, in dem unsere Mitarbeiter gedeihen und bessere Produkte für unsere Kunden entwickeln können.
Bewerber im Rekrutierungsprozess müssen gegebenenfalls erfolgreich eine rollenbezogene Bewertung und/oder ein Screening vor Beginn der Beschäftigung abschließen.
General Motors bietet allen Arbeitssuchenden, einschließlich Personen mit Behinderungen, Möglichkeiten. Wenn Sie eine angemessene Unterkunft benötigen, um Ihre Jobsuche oder Bewerbung zu unterstützen, senden Sie uns eine E-Mail oder rufen Sie uns unter 1-800-865-7580 an.
Staff Program Intelligence Analyst Arbeitgeber: General Motors
General Motors ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an bahnbrechenden Technologien im Bereich Fahrzeugkommunikation zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Inklusion und persönliches Wachstum fördert GM eine Arbeitskultur, in der Teamarbeit und Innovation geschätzt werden. Die flexible Remote-Arbeitsoption ermöglicht es Ihnen, von überall im Land zu arbeiten, während Sie gleichzeitig von umfassenden Vorteilen und Unterstützung für Ihre berufliche Entwicklung profitieren.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Staff Program Intelligence Analyst 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 General Motors 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 Staff Program Intelligence Analyst 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 Staff Program Intelligence Analyst bei General Motors gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei General Motors 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 General Motors entscheidend sein!