Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite interdisziplinäre Teams und entwickle KI-gestützte Produkte mit echtem Geschäftsnutzen.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen mit einer offenen und wertschätzenden Unternehmenskultur.
- Vorteile: Betriebliche Altersvorsorge, kostenloses Deutschlandticket, hybrides Arbeitsmodell und individuelle Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Vielfältige und internationale Kultur, in der jeder willkommen ist.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der digitalen Innovation und arbeite an spannenden Projekten im Bereich Analytics.
- Qualifikationen: Studium in Mathematik, Informatik oder Data Science sowie Führungserfahrung in interdisziplinären Teams.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75600 - 92400 € pro Jahr.
Leadership-Skills, Expertise in Analytics und Begeisterung für digitale Innovation – hier findest Du Dich wieder? Und Du legst genau wie wir Wert auf eine Unternehmenskultur, in der man sich auf Augenhöhe begegnet, Eigenverantwortung großgeschrieben wird und Leistung lohnt? Perfekt! Bewirb Dich jetzt mit Deinem Lebenslauf und bring Dich und Dein Team fachlich und persönlich voran.
Deine Aufgaben:
- Mit klarer Vision und strategischem Blick entwickelst Du die Ausrichtung und Prioritäten unserer Agentic Product Area und stellst sicher, dass KI-gestützte Produkte mit messbarem Geschäftsnutzen entstehen.
- Du übernimmst die End-to-end-Verantwortung für unsere Advanced-Analytics-, Machine-Learning-, GenAI- und Agentic-Lösungen und bringst sie von der Idee bis zur erfolgreichen Umsetzung.
- Du leitest und entwickelst interdisziplinäre Teams aus Data Scientists und Product Ownern, förderst Talente, Eigenverantwortung und technische Exzellenz und lebst agiles Arbeiten im One Agile Way of Working auf Augenhöhe und mit klarer Orientierung.
- Du wägst Strategie, Ziele, Kapazitäten und Geschäftsnutzen sorgfältig ab und leitest daraus resiliente und effektive Prioritäten, Roadmaps und Ressourcenallokationen ab.
- Du gestaltest Organisationsstrukturen und Arbeitsweisen effektiv weiter, entwirfst Operating Models, Delivery Standards und Betriebskonzepte, mit denen unsere KI-Produktentwicklung nicht nur läuft, sondern abhebt.
- Du baust enge Beziehungen zu Stakeholdern aus der ganzen Bank auf, stimmst Prioritäten ab und stellst so erfolgreiche Umsetzungen sicher.
- Du sorgst für wirksame Governance und angemessenes Risikomanagement, überwachst regulatorische Anforderungen für Analytics und KI und behältst insbesondere Model-Risk- und Datenschutzanforderungen jederzeit im Auge.
- Du teilst Deine Expertise rund um AI & Analytics bereitwillig mit globalen Stakeholdern, repräsentierst Deinen Tribe in Gremien und Initiativen und hilfst so mit, komplexe technische Sachverhalte in konkrete geschäftliche Handlungsempfehlungen zu übersetzen.
Dein Profil:
- Abgeschlossenes Studium in Mathematik, Statistik, Informatik, Data Science oder einem vergleichbaren quantitativen Studiengang.
- Umfangreiche Berufspraxis in den Bereichen Analytics, Artificial Intelligence, Machine Learning oder datengetriebene Produktentwicklung.
- Mehrjährige Führungserfahrung in der Leitung und Weiterentwicklung interdisziplinärer Teams.
- Ausgeprägtes betriebswirtschaftliches Know-how und analytische Expertise gepaart mit der Fähigkeit, zwischen Business- und Technologieanforderungen zu vermitteln.
- Nachgewiesene Praxis in der Umsetzung von KI-, Machine-Learning-, Optimierungs- oder GenAI-Lösungen in komplexen und regulierten Umfeldern.
- Stakeholder-Management-Fähigkeiten auf Senior Management-Ebene sowie souveränes Auftreten und Durchsetzungsfähigkeit in der Umsetzung auch in internationalen Strukturen.
- Strategische Denkweise und Kommunikationsgeschick in der adressatengerechten Vermittlung komplexer Sachverhalte an technische sowie nicht-technische Zielgruppen.
- Fähigkeit, über den eigenen Horizont hinaus zu denken und nachhaltige Lösungen zu entwickeln.
- Sehr gutes Deutsch und Englisch in Wort und Schrift.
Freu Dich auf zahlreiche Benefits:
- Betriebliche Altersvorsorge, Vermögenswirksame Leistungen, kostenloses Deutschlandticket & Bike Leasing, Betriebsrestaurant.
- Hybrides Arbeitsmodell: Zusätzlich zur Arbeit im Büro kannst Du auch mobil arbeiten – im Rahmen betrieblicher, gesetzlicher und regulatorischer Anforderungen.
- Individuelle Arbeitszeitmodelle, Sabbatical, Bezuschussung von Pflege- & Kinderbetreuungskosten.
- Eigene Budgets für persönliche Entwicklung und Gesundheit plus persönliches Ausstattungsbudget für Deinen mobilen Arbeitsplatz.
Bereit für einen neuen Job? Bei der ING sind wir bunt und vielfältig: unterschiedliche Persönlichkeiten mit verschiedenen Perspektiven - in einer internationalen Kultur, in der wir uns wertschätzen. Das klingt ganz nach Dir? Bewirb Dich jetzt einfach online bei uns – Dein Lebenslauf reicht uns, um Dich kennenzulernen, ein Anschreiben ist optional!
Product Area Lead Analytics (m/w/d) Arbeitgeber: ING Banking
Die ING Wholesale Banking in Frankfurt ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein dynamisches und innovatives Arbeitsumfeld bietet, sondern auch zahlreiche Benefits wie betriebliche Altersvorsorge, flexible Arbeitszeitmodelle und individuelle Budgets für persönliche Entwicklung. Unsere offene und vielfältige Unternehmenskultur fördert die Zusammenarbeit in einem internationalen Team, in dem jeder Mitarbeiter wertgeschätzt wird und die Möglichkeit hat, sich kontinuierlich weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Product Area Lead Analytics (m/w/d) 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 ING Banking 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 Product Area Lead Analytics (m/w/d) 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 Product Area Lead Analytics (m/w/d) bei ING Banking gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei ING Banking 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 ING Banking entscheidend sein!
