Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite spannende digitale Transformationsprojekte und arbeite mit einem kreativen Team zusammen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Daten und Analytik mit dynamischer Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit vielen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und mache einen echten Unterschied für unsere Kunden.
- Qualifikationen: Erfahrung in digitaler Projektleitung und starke Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Responsibilities
- Lead the successful delivery of complex digital, analytics and technology transformation projects.
- Work closely with clients, consultants, designers, engineers, data scientists and technology experts to ensure teams are aligned, priorities are clear, and delivery remains focused on impact.
- Lead the setup and execution of digital, analytics and technology delivery projects, from mobilisation through delivery and handover.
- Define delivery approaches, governance structures, rituals, workplans and reporting mechanisms tailored to the client context.
- Manage complex multidisciplinary teams across consulting, design, data science, engineering, product and client stakeholders.
- Translate business objectives into actionable delivery plans, technology requirements, product roadmaps and sprint-level execution.
- Drive project planning, prioritization and coordination across workstreams, ensuring that scope, timelines, dependencies and risks are actively managed.
- Operate confidently within Agile, hybrid Agile and PMO delivery environments, including sprint planning, backlog management, dependency management and release coordination.
- Use tools such as JIRA and other project management platforms to manage delivery transparency, project tracking, reporting and team alignment.
- Support or lead Digital Asset Build environments, including delivery governance, documentation, risk tracking, quality management and stakeholder reporting.
- Identify delivery risks early, shape mitigation plans and create a team culture where issues are raised constructively and resolved quickly.
- Facilitate client and team discussions, workshops and decision-making forums to maintain momentum and alignment.
- Ensure delivery outputs tell a clear story and connect directly to the client’s desired business impact.
- Contribute to proposals, pre-sales conversations, delivery approaches and project mobilisation for new client opportunities.
- Share delivery best practices across DNA and help evolve our delivery methodologies, toolkits and ways of working.
Qualifications
- 5 to 8+ years of relevant experience in digital project delivery, technology implementation, product delivery, PMO, Agile delivery, consulting or transformation environments.
- Experience leading complex digital, data, analytics or technology delivery projects, ideally in client-facing or consulting-led environments.
- Strong understanding of digital product delivery, including the roles of UX design, UI design, customer research, front-end development, back-end development, data science and engineering.
- Experience setting up and running delivery governance for multidisciplinary teams.
- Strong knowledge of Agile delivery methods, including sprint planning, backlog management, ceremonies, iterative delivery and continuous improvement.
- Knowledge how AI is changing the way we work and deliver software
- Practical understanding of how AI agents can interact with project management and software delivery workflows, including how to structure Git Hub Projects, JIRA boards, backlogs, issues and documentation so that teams and coding agents can work from a shared, well-maintained source of context.
- Experience using Trello / JIRA / Git Hub Projects and other project management or delivery tracking tools.
- Ability to translate business needs into technology requirements, delivery plans, product roadmaps and clear team actions.
- Strong analytical problem-solving skills, including comfort working with data, delivery metrics, project reporting and complex issue diagnosis.
- Proven stakeholder management skills, including the ability to build trust with clients, understand motivations and influence decision-making.
- Strong communication and facilitation skills across formal steering meetings, working sessions and informal team interactions.
- Experience managing, coaching or mentoring junior team members.
- Fluent German and English.
- #J-18808-Ljbffr
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Delivery Lead Specialist – Data & Analytics 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 Jobtailor 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 Lead Specialist – Data & 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 Delivery Lead Specialist – Data & Analytics bei Jobtailor gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobtailor 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 Jobtailor entscheidend sein!
