Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verwalte strategische Datenpartnerschaften im Gesundheitswesen.
- Unternehmen: CVS Health, ein führendes Unternehmen im Gesundheitsbereich mit innovativen Ansätzen.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, wettbewerbsfähiges Gehalt und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Gesundheitswesens durch datengetriebene Partnerschaften.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Datenmanagement und Partnerschaften erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Client: CVS Health — Analytics & Behavior Change (A&BC) | New York, NY / Hybrid
Engagement type: Contract-to-hire. Initial contractor engagement mit geplanter Umwandlung in eine Vollzeitbeschäftigung, abhängig von der Leistung und der gegenseitigen Passung.
Partnerschaftsentwicklung & Deal-Ausführung
- Identifizieren, Sourcing und Entwickeln neuer Datenpartnerschaften und Kommerzialisierungsmöglichkeiten im Gesundheitswesen, in den Lebenswissenschaften, der Technologie und angrenzenden Branchen.
- Aufbauen und Verwalten einer Pipeline strategischer Partnerschaften, Einbeziehen potenzieller Partner und Vorantreiben von Möglichkeiten von ersten Gesprächen bis zur Deal-Ausführung.
- Vertreten von CVS Health in externen Foren, Konferenzen und Partnerbesprechungen zur Erweiterung der Marktpräsenz und zur Entstehung neuer Möglichkeiten.
- Zusammenarbeit mit dem VP für Datenprodukte und Monetarisierung zur Gestaltung und Förderung neuer Partnerschaftsmöglichkeiten, einschließlich der Entwicklung kommerzieller Materialien, Definition von Partnerschaftsstrukturen und Unterstützung externer Diskussionen.
- Entwickeln und Standardisieren wiederholbarer Partnerschaftsmodelle, einschließlich der Strukturierung, Governance und des Betriebs von Partnerschaften, um skalierbares Wachstum zu ermöglichen.
Partnerbesitz und Ausführung
- Verantwortung für die betriebliche Gesundheit aktiver Datenlizenzpartnerschaften, einschließlich Nachverfolgung von Lieferungen, Schemaänderungen, Feed-Updates und SLA-Konformität.
- Pflegen klarer, aktueller Dokumentationen zu Produktspezifikationen, Schemaänderungen und Versionshinweisen, um sicherzustellen, dass Partner genaues technisches Referenzmaterial haben.
- Koordinieren mit Data Engineering-Teams und Partnerteams zur Abgrenzung und Bereitstellung von Produktverbesserungen (z.B. Frequenz-Upgrades, Schemaerweiterungen), Übersetzen technischer Anforderungen in partnerbereite Lösungen.
- Nachverfolgen und Berichten über Einnahmen über interne Scorecards und Geschäftsüberprüfungen.
- Planen und Leiten vierteljährlicher Geschäftsüberprüfungen mit Partnern, einschließlich Nutzungsanalysen, Produktupdates und zukunftsorientierten Fahrplänen.
Strategische Datenbeschaffung & Produkteinführung (~40%)
- Als primärer Ansprechpartner für interne Analyse- und Produktteams fungieren, die externe Datenressourcen nutzen möchten, Beratung zu Anwendbarkeit, Einschränkungen und besten Anwendungsfällen.
- Pflegen zugänglicher Dokumentationen, FAQs und Richtlinien zur Ermöglichung der Selbstbedienungsnutzung über Teams hinweg.
- Zusammenarbeiten mit Data Engineering- und Analytikteams zur Unterstützung der Einarbeitung, Integration und fortlaufenden Nutzung externer Datenressourcen.
- Datenqualität, -abdeckung und -leistung überwachen, proaktiv Probleme in Zusammenarbeit mit internen und externen Stakeholdern identifizieren und lösen.
Erweiterte Auswirkungen
- Identifizieren und Bewerten neuer externer Datenquellen und strategischer Partner zur Verbesserung interner Analyse- und Produktfähigkeiten.
- Abgleichen externer Datenressourcen mit hochpriorisierten Geschäftsanwendungsfällen, um Datenfähigkeiten in umsetzbare Erkenntnisse und Produktmerkmale zu übersetzen.
- Unterstützen der Integration externer Daten in Analyse-Workflows und Produktentwicklung zur Erzielung messbarer Geschäftsauswirkungen.
Erforderliche Qualifikationen
- 5+ Jahre Erfahrung im Datenproduktmanagement, Partnerschaften, Geschäftsentwicklung, Analyseoperationen oder einem verwandten Bereich.
- Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe, funktionsübergreifende Initiativen mit einem gewissen Maß an Autonomie zu leiten.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten – gleichermaßen in der Lage, technische Konzepte für Geschäftszielgruppen und Geschäftsanforderungen für Ingenieurteams zu übersetzen.
- Erfahrung in der Verwaltung oder Unterstützung externer Kunden- oder Partnerbeziehungen, idealerweise im B2B-Daten-, Analyse- oder Gesundheitstechnologiekontext.
- Kenntnisse in SQL oder gleichwertigem Datenabfragen; Vertrautheit im Umgang mit großen, strukturierten Datensätzen.
- Erfahrung im Aufbau und in der Pflege von Produkt- oder technischen Dokumentationen.
- Vertrautheit mit Konzepten von Datenpipelines, Datenschemas und API-basiertem Datentransfer.
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung mit Gesundheitsdaten, Leistungsdaten oder Plattformen für Gesundheitsanalysen.
- Vertrautheit mit Drittanbieter-Gesundheitsdatenressourcen (z.B. IQVIA, Komodo, HealthVerity, Datavant).
- Erfahrung in der Unterstützung oder Teilnahme an kommerziellen Partnerschaftsdiskussionen oder Deal-Prozessen.
- Fähigkeit, grundlegende statistische Analysen oder Datenqualitätsprüfungen unabhängig durchzuführen (Python, R oder SQL).
- Einblick in agile Methoden und Tools (Jira, Confluence oder ähnliche).
Bildung
- Bachelor-Abschluss erforderlich, vorzugsweise in einem quantitativen, analytischen oder technischen Bereich (Datenwissenschaft, Statistik, Informatik, Gesundheitsinformatik, Wirtschaft oder verwandtes Fachgebiet).
Senior Manager, Data Partnerships & Monetization Arbeitgeber: HopHR
Renesa ist ein hervorragender Arbeitgeber im Bereich der Automobiltechnik, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der Spitze der technologischen Transformation zu arbeiten. Mit einem dynamischen Team und einer Kultur, die Innovation und kontinuierliche Entwicklung fördert, können Sie Ihre Ideen einbringen und sich in einem unterstützenden Umfeld weiterentwickeln. Die Position des Principal Engineer in Application Engineering ermöglicht es Ihnen, direkt mit führenden OEMs zusammenzuarbeiten und die Zukunft der Fahrzeugarchitektur aktiv mitzugestalten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Manager, Data Partnerships & Monetization 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 HopHR 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 Senior Manager, Data Partnerships & Monetization 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 Senior Manager, Data Partnerships & Monetization bei HopHR gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei HopHR 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 HopHR entscheidend sein!
