Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Datenwissenschaftlern und Analysten zur Optimierung von Vertriebsanalysen.
- Unternehmen: Wachsendes SaaS-Unternehmen mit innovativer Datenkultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen und hybrides Arbeitsmodell.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten und flexibler Arbeitsweise.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Vertriebs mit datengetriebenen Entscheidungen und modernster Technologie.
- Qualifikationen: Über 10 Jahre Erfahrung in der Datenwissenschaft und Führung eines wachsenden Teams.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 110000 € pro Jahr.
Role overview
A senior data science leader is needed to head a sales analytics organization that powers the insights, forecasting, and measurement infrastructure behind how a high-growth Saa S business acquires, expands, and retains its revenue base.
The role carries two equal mandates: rebuilding a tech-debt-laden sales data foundation alongside data engineering peers, and transforming the team from reactive query fulfillment toward rigorous forecasting, causal inference, and statistical thinking.
The leader will serve as a strategic partner to senior revenue, operations, and engineering stakeholders while developing a team of scientists and analysts.
Responsibilities
- Set vision for and lead a team of data scientists and analysts delivering impact across customer acquisition and product expansion sales motions.
- Conduct deep-dive analyses to surface revenue drivers and anomalies, translating complex findings into clear, actionable recommendations for senior leadership and cross-functional partners.
- Partner with data engineering and platform teams to assess current systems, architect a modern scalable sales data layer, and execute a phased remediation.
- Align with senior revenue, sales operations, and platform engineering leaders on a shared data and infrastructure roadmap.
- Evolve forecasting methodology by incorporating more rigorous approaches such as propensity scoring and improved seasonality controls.
- Leverage AI-first development to build self-service analytics capabilities for operations partners, while recruiting, developing, and coaching team talent to raise analytical rigor across the function.
Requirements
- 10+ years of experience in data science or related fields, with at least 4 years leading a growing analytics team.
- Builder-minded leader who develops people and maintains a roll-up-your-sleeves attitude, able to step into details to build reports, run analyses, and troubleshoot when needed.
- Strong command of experimental design, causal reasoning, and quasi-experimental methods (e. g., difference-in-differences, synthetic control, regression discontinuity, propensity score matching), including the ability to communicate tradeoffs of observational causal claims to non-technical stakeholders.
- Deep experience working with CRM data at scale, including extraction strategies, warehouse reconciliation, and treating CRM systems as a source of truth.
- Proven track record of inheriting messy, tech-debt-laden data environments and rebuilding foundations with long-term scalability in mind.
- Strong SQL skills and hands-on technical depth, plus a track record of building analytics functions in a high-growth Saa S or technology environment.
- Nice to have
- Experience applying AI tooling to analytics workflows and building self-service data products for operations partners.
- Background supporting both customer acquisition and expansion sales teams in a fast-scaling subscription business.
Benefits and work setup
- Competitive base salary, benefits, and equity (RSUs), with final offer determined by experience and location.
- Hybrid work model with physical offices in Denver, San Francisco, and New York City; in-office expectation approximately 2-3 days per week depending on role.
- Secure, reliable internet connection required for remote workdays.
- #J-18808-Ljbffr
Head of Sales Data Science & Analytics Arbeitgeber: Gusto
Gusto ist ein hervorragender Arbeitgeber, der sich leidenschaftlich für das Wachstum der kleinen Unternehmenswirtschaft einsetzt. Mit einem dynamischen Team in Denver, San Francisco und New York bietet Gusto nicht nur wettbewerbsfähige Gehälter und umfassende Sozialleistungen, sondern auch eine inklusive Arbeitskultur, die Vielfalt schätzt und fördert. Mitarbeiter haben die Möglichkeit, in einem innovativen Umfeld zu wachsen, in dem KI-Technologien aktiv integriert werden, um die Effizienz und Entscheidungsfindung zu verbessern.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Head of Sales Data Science & 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 Gusto 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 Head of Sales Data Science & 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 Head of Sales Data Science & Analytics bei Gusto gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Gusto 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 Gusto entscheidend sein!
