Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Entwicklung und Skalierung innovativer Datenprodukte mit KI und Fernmessung.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen, das sich auf nachhaltige Lösungen konzentriert.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Agiles Umfeld mit vielen Lernmöglichkeiten und Raum für persönliche Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenprodukte und habe einen echten Einfluss auf den Klimawandel.
- Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung im Produktmanagement und technisches Know-how erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Responsibilities
- Driving
- Product
Maturity: You will lead the scaling and hardening of our existing data product portfolio (leveraging AI and remote sensing), focusing on standardizing workflows and automating delivery.
- Accelerating
- Strategic
Growth: Independently own and drive significant strategic growth pillars, working directly with the Chief Product Officer to define, validate, and execute new product opportunities.
- Product Operations & Strategy: Translating strategic business objectives into clear system requirements and actionable user stories, ensuring technical blueprints align with scalable architectures to unblock engineering for fast‑paced and robust delivery.
- Product
Ownership: Take end-to-end ownership of specific segments within our existing product portfolio, overseeing the entire lifecycle from initial discovery through to successful delivery and maintenance.
- Discovery & Iteration: For new, unstandardized workflows and features, operate seamlessly in 'Discovery Mode' alongside Tech, prioritizing rapid testing and iteration over heavy documentation.
- Market Expansion & Impact: Work closely with the Chief Product Officer to explore and validate new product opportunities, expanding Seqana’s market presence and scaling our overall climate impact.
- Insight generation: Own internal dashboard products, by defining the business requirements and metrics that enable data‑driven technical strategy, sales narratives, and model performance evaluation.
- Data
Insights: Manage internal dashboard products by defining user requirements, generating critical insights for technical strategy, sales narratives, and evaluating model performance.
Requirements
- Technical Literacy: You hold a STEM degree or possess comparable professional experience in a technical setting.
- Product Management Tenure: At least 4 years spent managing products, with a proven ability to lead and scale technical products.
- Core PM Skills: Proficiency in day‑to‑day operations, including crafting actionable user stories, overseeing backlogs, juggling roadmap goals with immediate client needs and setting long‑term measurable outcomes (OKRs/KPIs).
- Articulate Communication: Strong verbal and written skills, specifically the knack for making scientific and data‑heavy concepts accessible.
- Startup Agility: The ability to thrive in an ambiguous, entrepreneurial environment where priorities can shift between long‑term vision and rapid delivery.
- Continuous Learning: A proactive mindset focused on self‑development and leveraging emerging tools like AI to boost efficiency.
- Linguistic Ability: Proficient in English; knowledge of further languages is considered a benefit.
Certifications & Qualifications
- STEM degree
- #J-18808-Ljbffr
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Product Manager 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 Senior Data Product Manager 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 Data Product Manager 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!
