Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Produktstrategie und Roadmap für das Pipeline Management-Team.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das sich auf Datenlösungen spezialisiert hat.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Aktienoptionen, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Zuverlässigkeit und kontinuierliche Verbesserung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Dateninfrastruktur und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung im Produktmanagement und Verständnis für Dateninfrastruktur.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Über das Team
Das Data Warehouse Infrastructure (DWI) Team ist das Rückgrat von HubSpot für Datenanalyse, Transformation und Zugriff. Wir entwickeln intelligente Datenlösungen und die zugrunde liegende KI-gestützte Plattform für HubSpot-Mitarbeiter, um Daten sicher und effizient in Geschäftswachstum zu transformieren.
Die Pipeline Management-Gruppe innerhalb von DWI verantwortet den gesamten Datenlebenszyklus: Daten einpflegen, durch Transformation bewegen und sie an die Systeme und Personen zurückgeben, die sie benötigen. Unsere vier Unterteams – Ingestion, Orchestration, Egress und Pipeline Reliability – arbeiten als ein verbundenes System. Als ihr PM halten Sie den Faden über alle.
In dieser Rolle werden Sie:
- Die Produktstrategie und den Fahrplan für die gesamte Pipeline Management-Gruppe besitzen.
- Eng mit Engineering-Leads zusammenarbeiten, um von unklaren Problemen zu versandfertigen Lösungen zu gelangen.
- Die Ausrichtung vorantreiben und ein gemeinsames Verständnis innerhalb von DWI und mit funktionsübergreifenden Partnern, einschließlich Analytics Engineering und internen Geschäftspartnern, aufbauen.
- Reale Kosten- und Infrastrukturconstraints navigieren – Snowflake-Ausgaben, Anbieterübergänge, Migrationen von Altsystemen – mit einem klaren Sinn für Kompromisse.
- Die Entwickler- und Datennutzererfahrung fördern und für Self-Service-Funktionen eintreten, die Reibung reduzieren und es Teams ermöglichen, schneller zu arbeiten.
- Daten nutzen, um Chancen zu identifizieren, messbare Ziele festzulegen und basierend auf dem, was Sie lernen, zu iterieren.
- Eine Teamkultur gestalten, die Zuverlässigkeit, Transparenz und kontinuierliche Verbesserung schätzt.
Wir suchen Menschen, die:
- Eine Erfolgsbilanz beim Versand von Produkten in einem technischen oder Infrastrukturbereich haben.
- Komfort mit Konzepten der Dateninfrastruktur – Lagerung, Pipelines, Orchestrierung, Datenmodellierung – oder die Fähigkeit, sich schnell einzuarbeiten, zeigen.
- Ein multidisziplinäres Denken kombinieren, das technische Tiefe mit Geschäftssinn verbindet, um Chancen zu identifizieren und Kompromisse abzuwägen.
- Die Fähigkeit haben, einen breiten Umfang zu verwalten, ohne die Klarheit zu verlieren.
- Starke Kommunikations- und Einflussfähigkeiten besitzen, auch im Umgang mit Ingenieuren, Datenpraktikern und leitenden Stakeholdern.
- Den Antrieb haben, die Bedürfnisse interner Kunden zu verstehen und diese wirklich zu lösen.
- Die Fähigkeit besitzen, Entscheidungen zu treffen, Annahmen zu testen und zu iterieren, oft ohne perfekte Informationen.
- Erfahrung mit Snowflake, dbt oder Datenpipeline-Tools ist willkommen, aber nicht erforderlich.
Vergütung & Vorteile
Die unten angegebene Barvergütung umfasst das Grundgehalt, die Zielprovision für Mitarbeiter in berechtigten Rollen und jährliche Bonusziele im Rahmen des Bonusplans von HubSpot für berechtigte Rollen. Neben der Barvergütung sind einige Rollen berechtigt, am Eigenkapitalplan von HubSpot teilzunehmen, um eingeschränkte Aktieneinheiten (RSUs) zu erhalten. Einige Rollen können auch für Überstundenvergütung berechtigt sein. Individuelle Vergütungspakete werden auf Ihre Fähigkeiten, Erfahrungen, Qualifikationen und andere berufsbezogene Gründe zugeschnitten.
Jährlicher Barvergütungsbereich: 140.000 – 210.000 USD
Unterbringungs- und Behindertenerklärung
Wenn Sie aufgrund einer Behinderung Unterstützung oder Anpassungen benötigen, wenden Sie sich bitte über dieses Formular an uns.
EEO- und Zuständigkeits-Erklärungen
Massachusetts-Bewerber: Es ist rechtswidrig in Massachusetts, einen Lügendetektortest als Bedingung für die Beschäftigung oder die Fortsetzung der Beschäftigung zu verlangen oder durchzuführen. Ein Arbeitgeber, der gegen dieses Gesetz verstößt, unterliegt strafrechtlichen Sanktionen und zivilrechtlicher Haftung.
Deutschland-Bewerber: (m/w/d) - Link zur Karrierediversitätsseite von HubSpot.
Indien-Bewerber: Link zur Gleichstellungspolitik von HubSpot Indien.
Wir wissen, dass das Selbstvertrauen und das Impostor-Syndrom im Weg stehen können, um spektakuläre Kandidaten zu erreichen, also zögern Sie bitte nicht, sich zu bewerben – wir würden uns freuen, von Ihnen zu hören.
Senior Product Manager, Pipeline Management Arbeitgeber: HubSpot
HubSpot ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und Teamarbeit geschätzt werden. Als Senior Product Manager im Bereich Pipeline Management haben Sie die Möglichkeit, an der Spitze der Dateninfrastruktur zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem engagierten Team weiterzuentwickeln. Die Unternehmenskultur fördert kontinuierliches Lernen und bietet zahlreiche Wachstumschancen, während die attraktiven Vergütungs- und Aktienpläne sicherstellen, dass Ihre Beiträge anerkannt und belohnt werden.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Product Manager, Pipeline Management 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 HubSpot 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 Product Manager, Pipeline Management 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 Product Manager, Pipeline Management bei HubSpot gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei HubSpot 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 HubSpot entscheidend sein!
