Delivery Manager, Data & AI Solutions

Delivery Manager, Data & AI Solutions

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

  • Aufgaben: Leite komplexe Projekte und forme die Zukunft von Daten und KI.
  • Unternehmen: Paradox Machines, ein innovatives Unternehmen im Bereich Daten und KI.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Boni, unbegrenzter Urlaub und Homeoffice-Möglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Wachstumsmöglichkeiten in einem dynamischen, unterstützenden Umfeld.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Unternehmensstruktur und arbeite an bedeutenden Herausforderungen.
  • Qualifikationen: 6-10 Jahre Erfahrung in Daten, Analytics oder Consulting mit Kundenkontakt.

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

Über Paradox Machines

Paradox Machines ist die Datenbasis, die es Organisationen ermöglicht, KI zu nutzen. Wir kombinieren Expertenwissen in Datenengineering und Architektur mit unserer proprietären KI-gestützten Plattform, die Daten aus den Systemen einer Organisation aggregiert, standardisiert und verwaltet und für Berichterstattung, Analysen und KI-gesteuerte Anwendungsfälle bereitstellt. Unser Fokus liegt darauf, Ihnen vertrauenswürdige Analysen und KI zu bieten, damit Sie geschäftliche Auswirkungen erzielen können, ohne sich um Datenqualität und Zuverlässigkeit sorgen zu müssen.

Über die Rolle

Dies ist eine Gründungsrolle in einem Daten- und KI-Unternehmen – was hohe Verantwortung, direkten Einfluss auf Kunden und die Möglichkeit bedeutet, die Betriebsweise und das Wachstum des Unternehmens zu gestalten. Sie werden komplexe 0-zu-1-Engagements leiten: Sie nehmen vage Ziele von Führungsteams im mittleren Markt und verwandeln sie in funktionierende Datensysteme und messbare Geschäftsergebnisse. Sie bewegen sich zwischen Führungskräften und Ingenieurteams, übernehmen die Kundenbeziehung von Anfang bis Ende und helfen dabei, die internen Handbücher zu erstellen, die Paradox skalierbar machen. Sie berichten an den CEO von Paradox. Erwarten Sie, dass Ihre Karriere einen Sprung nach vorne macht. Wenn Sie eine Rolle wollen, in der Sie den Prozess eines anderen ausführen, ist dies nicht der richtige Ort. Wenn Sie etwas aufbauen möchten, sind Sie hier richtig.

Was Sie übernehmen werden

  • Kundenengagements, von Anfang bis Ende: Sie werden der Hauptpartner für Kunden sein – führen Sie Entdeckungen, stimmen Sie die Stakeholder ab, definieren Sie den Umfang und bleiben Sie während des Starts und der Einführung verantwortlich. Die Probleme sind real und oft chaotisch: Vereinheitlichung von Verkaufsdaten über Geschäftsbereiche hinweg, Aufbau von KI-Schichten auf Betriebssystemen, Ersetzen von Tabellenberichten durch etwas, das tatsächlich funktioniert.
  • Übersetzung von Geschäftsproblemen in funktionierende Systeme: Sie werden Gespräche mit Kunden in klare Spezifikationen für Ingenieure umwandeln – ETL-Pipelines, semantische Modelle, Metrikdefinitionen, Bewertungskriterien. Sie bleiben während der Priorisierung, des Testens und der Einführung eng dran.
  • Aufbau des Unternehmens, nicht nur des Kunden: Als Mitglied des Gründungsteams helfen Sie dabei, herauszufinden, was bei Engagements funktioniert, und verwandeln es in wiederholbare Vermögenswerte – Liefervorlagen, Datenmodelle, interne Tools. Sie werden zu Vorschlägen beitragen, Lösungsansätze für potenzielle Kunden gestalten und Paradox bei jedem Projekt besser machen.

Wir freuen uns darauf, Ihnen beim Wachsen zu helfen und mit Ihnen zu lernen.

Was Sie mitbringen

  • 6-10 Jahre Erfahrung in Daten, Analytik, Beratung oder ähnlichen Rollen, in denen Sie mehrere Projekte geleitet und Kunden oder Kunden (ob intern oder extern) verwaltet haben.
  • Erfahrung in der Bereitstellung von Datensystemen oder Produkten zusammen mit Ingenieuren – Pipelines, Analyseplattformen, KI-gesteuerte Anwendungen.
  • Komfort beim Übergang von vagen Geschäftsproblemen zu klaren technischen Spezifikationen, ohne das Kernziel aus den Augen zu verlieren. Abwägungen sind entscheidend.
  • Kundenorientierte Erfahrung in Umgebungen, in denen die Stakeholder nicht immer übereinstimmten und der Weg nach vorne nicht offensichtlich war.
  • Echte Vertrautheit mit KI-Tools und die Gewohnheit, diese in Ihre Arbeit zu integrieren – nicht nur ein Neugier-Checkbox, sondern ein echter Teil Ihrer Arbeitsweise. Wir sind ein KI-natives Unternehmen.
  • Handlungsdrang: Sie werden eine schnelle SQL-Abfrage schreiben, um die Zahlen zu überprüfen, eine Datenbeschreibung für schnelles Feedback entwerfen oder in eine Demo einsteigen, wenn dies vorankommt.

Was wir anbieten

Sie werden ein früher Führer in einem risikokapitalfinanzierten Unternehmen sein, das an einem der bedeutendsten Probleme in der Wirtschaft arbeitet: die Unternehmensdaten tatsächlich nutzbar zu machen für KI-gesteuerte Entscheidungen. Die meisten Daten- und KI-Berater verbringen Jahre damit, innerhalb des Rahmens eines anderen zu arbeiten. Hier werden Sie helfen, den Rahmen zu bauen – und Ihr Umfang wird wachsen, während das Unternehmen wächst.

  • Wettbewerbsfähiges Grundgehalt + Leistungsbonus
  • 401(k)-Plan
  • Kranken-, Zahn- und Augenversicherung
  • Unbegrenzter PTO
  • Remote-first
  • Jährliches Unternehmens-Event
  • Budget für das Homeoffice
  • Budget für Konferenzen

Gleichberechtigung

Paradox ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir feiern vielfältige Hintergründe und Perspektiven und setzen uns für ein integratives Umfeld für alle Teammitglieder ein.

Delivery Manager, Data & AI Solutions Arbeitgeber: Infinity

Supernal AI ist ein innovativer Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter die Möglichkeit haben, ihre Fähigkeiten in einem schnell wachsenden, vollständig remote arbeitenden Start-up zu entfalten. Mit einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung und Teamarbeit fördert Supernal eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Anpassungsfähigkeit, während es gleichzeitig bedeutende Vorteile wie umfassende Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitszeiten bietet. Hier haben Sie die Chance, aktiv an der Gestaltung der Zukunft von Geschäftsprozessen mitzuarbeiten und dabei echte Werte für unsere Kunden zu schaffen.

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Kontaktdaten:

Infinity Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Delivery Manager, Data & AI Solutions 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 Infinity 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 Delivery Manager, Data & AI Solutions mit Bravour zu bestehen

Datenanalyse
Projektmanagement
Kundenbeziehungsmanagement
Technische Spezifikationen
ETL-Pipelines
AI-gestützte Anwendungen
Stakeholder-Management

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 Delivery Manager, Data & AI Solutions bei Infinity gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Infinity 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 Infinity entscheidend sein!