Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team zur Entwicklung und Verbesserung von Prognosemodellen für Umsatz und Ausgaben.
- Unternehmen: Innovatives Technologieunternehmen mit Fokus auf Wachstum und Zusammenarbeit.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen und einem starken Teamgeist.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Unternehmensplanung mit modernen Technologien und datengestützten Entscheidungen.
- Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in Finanzprognosen und 4 Jahre Führungserfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
We’re looking for a
Manager, Revenue Forecasting & Analytics to lead the team responsible for building and scaling MNTN’s forecasting capabilities.
Reporting to the Senior Manager, Business Analytics Engineering, you’ll own the models, methodologies, and planning processes that drive revenue forecasting, spend forecasting, net revenue projections, and executive scenario planning.
This is not a traditional FP&A role.
Rather than owning budgets, accounting, close, or financial reporting, you’ll own the forecasting function, developing scalable models and planning frameworks that help predict where the business is going, not simply report where it’s been.
Success in this role depends on your ability to continuously identify what’s preventing forecasts from being as accurate and timely as they could be.
Sometimes the answer is improving a forecasting model.
Other times it means uncovering gaps in upstream business processes, data quality, or systems and driving cross‑functional solutions to address them.
You’ll need to influence without direct authority, partnering across Finance, Revenue, Data, and Engineering to strengthen the inputs that power business planning.
We’re looking for someone who has built forecasting capabilities in a modern technology company and understands how finance, data, and engineering come together to power scalable business planning.
- What You’ll Do
- Lead, coach, and develop a team of Financial Analytics Engineers, setting priorities, driving execution, and fostering a high‑performing, accountable culture.
- Own the company’s forecasting methodology across revenue, spend, net revenue, and company planning, continuously improving forecast accuracy and consistency.
- Design, build, and evolve driver‑based forecasting models that support executive decision‑making, long‑range planning, and scenario analysis.
- Continuously identify gaps in data, systems, and business processes that limit forecasting accuracy or scalability, and lead cross‑functional efforts to resolve them.
- Influence stakeholders across Finance, Revenue, Operations, Data, and Engineering to implement process improvements, improve data quality, and strengthen the systems that power forecasting.
- Lead the evolution of forecasting from spreadsheet‑driven processes to scalable planning platforms and repeatable workflows.
- Partner with Engineering to operationalize forecasting models within modern data platforms and planning tools.
- Establish governance, documentation, and feedback loops that measure forecast performance, identify root causes of variance, and drive continuous improvement.
- What You’ll Bring
- 8+ years of experience in financial forecasting, strategic finance, financial analytics, or business planning within a modern Saa S, fintech, advertising technology, or other high‑growth technology company.
- 4+ years of people management experience, with a proven track record of building, coaching, and developing high‑performing technical or analytics teams.
- Deep expertise building forecasting models for revenue, spend, net revenue, and long‑range planning in a technology business.
- Strong understanding of Saa S and technology business metrics, unit economics, financial statements, and forecasting methodologies.
- Demonstrated ability to identify root causes behind forecasting or planning challenges and drive improvements to business processes, systems, or data quality.
- Proven success influencing cross‑functional stakeholders without direct authority to implement operational or technical change.
- Experience with enterprise planning platforms such as Adaptive Planning, Anaplan, Pigment, or similar forecasting tools.
- Comfortable using SQL to validate and explore data; deep analytics engineering expertise is not required.
- What Success Looks Like
- Forecast accuracy improves because you’ve systematically identified and resolved the underlying data, process, and systems gaps—not just refined forecasting models.
- Revenue, spend, and company forecasts become trusted inputs for executive decision‑making because assumptions are transparent, methodologies are consistent, and business inputs are reliable.
- Cross‑functional teams adopt new processes and system improvements that strengthen the quality, consistency, and timeliness of forecasting inputs.
- Forecasting evolves from a spreadsheet‑driven exercise into a scalable planning capability supported by modern systems, reliable data, and repeatable workflows.
- Your team is recognized as a trusted strategic partner, proactively identifying risks, surfacing opportunities, and driving improvements across Finance, Revenue, Operations, Data, and Engineering.
- #J-18808-Ljbffr
Manager, Revenue Forecasting & Analytics Arbeitgeber: MNTN
Als Arbeitgeber bietet unser Unternehmen eine herausragende Arbeitsumgebung für den Cash Management und Accounts Payable Manager. Mit einer 100% remote Arbeitsweise innerhalb der USA, flexiblen Urlaubsregelungen und einem wettbewerbsfähigen Gehalt, fördern wir eine Kultur des Wachstums und der Entwicklung. Unsere Mitarbeiter profitieren von umfassender Gesundheitsversorgung, einem 401k-Plan sowie Zugang zu Coaching und professioneller Weiterbildung, was uns zu einem attraktiven Arbeitgeber macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Manager, Revenue Forecasting & Analytics erhalten könntest
✨Tauch ein in die BI-Community!
Schau dir lokale Business-Intelligence-Meetups oder Konferenzen an, in denen Experten wie MNTN vertreten sind. Networking in diesen Kreisen kann dir einen Vorsprung verschaffen und vielleicht sogar den direkten Kontakt zu Leuten herstellen, die an der Stelle interessiert sind, die du anstrebst!
✨Zeig deine Datenfähigkeiten!
Erstelle ein paar Projekte oder Analysen, die deine Fähigkeiten im Bereich Business Intelligence demonstrieren. Teile diese auf Plattformen wie GitHub oder deinem eigenen Portfolio. So können potenzielle Arbeitgeber sehen, wie du mit Daten umgehst und welche Kreativität du in die BI einbringst.
✨Nutze Jobportale und Karrieremessen!
Such nach Vollzeit-Positionen im Bereich Business Intelligence auf spezialisierten Jobportalen und nimm an Karrieremessen teil. Hier kannst du direkt mit Recruitern von Firmen wie MNTN sprechen und dich bei ihnen ins Gespräch bringen.
✨Erst kommen, dann bewerben!
Bevor du dich bewirbst, schau dir die Unternehmenskultur von MNTN an. Wenn du die Möglichkeit hast, an Workshops oder Infoveranstaltungen teilzunehmen, nutze diese Chance, um Eindruck zu schinden und wertvolle Informationen über die Rolle und das Team zu sammeln. So kannst du deine Bewerbung direkt auf die Bedürfnisse von MNTN zuschneiden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Manager, Revenue Forecasting & Analytics mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Setze den Fokus auf deine analytischen Fähigkeiten:Im Bereich Business Intelligence sind starke analytische Fähigkeiten entscheidend. Hebe in deinem Lebenslauf aktuelle Projekte oder Praktika hervor, bei denen du Datenanalyse, Reporting oder die Nutzung von BI-Tools wie Tableau oder Power BI praktiziert hast. Zeige, wie du datenbasierte Entscheidungen getroffen hast, um einen echten Mehrwert zu schaffen.
Vermittle deine Motivation in deinem Anschreiben:Wenn wir auf der Suche nach jemandem im Bereich Business Intelligence sind, ist es wichtig, dass du zeigst, warum du genau bei MNTN arbeiten möchtest. Beschreibe in deinem Anschreiben, was dich an unserem Unternehmen und der Branche reizt und wie du deine Fähigkeiten in einer Vollzeitstelle am besten einbringen kannst.
Zeige deine Erfahrung mit Datenvisualisierung:Visualisierung ist ein crucialer Teil in der Business Intelligence. Falls du bereits Erfahrung mit Tools zur Datenvisualisierung hast, wie z. B. Tableau, achte darauf, diese Erfahrung in deinem Lebenslauf klar darzustellen. Ein paar Screenshots deiner besten Dashboards oder Reports in einem Portfolio können ebenfalls nie schaden!
Halte deinen Lebenslauf übersichtlich und relevant:Bei einer Vollzeitstelle im Bereich Business Intelligence zählt jede Zeile! Achte darauf, dass dein Lebenslauf klar strukturiert ist und nur relevante Informationen enthält. Verwende klare Titel und Bullet Points, um deine Verantwortlichkeiten und Erfolge zu beschreiben, und passe deinen Lebenslauf gezielt für Manager, Revenue Forecasting & Analytics bei MNTN an.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei MNTN vorbereitet
✨Datenanalyse im Fokus
Stell sicher, dass du während des Interviews deine Fähigkeiten in der Datenanalyse klar darstellen kannst. Bereite dich darauf vor, spezifische Werkzeuge wie SQL oder Tableau zu erwähnen, mit denen du gearbeitet hast. Sei bereit, Beispiele zu geben, wo du Daten genutzt hast, um geschäftliche Entscheidungen zu treffen.
✨Case Studies verstehen
Häufig gibt es im Business Intelligence Bereich Case Studies oder praktische Szenarien während des Interviews. Übe, wie du komplexe Datenprobleme lösen würdest und sei bereit, deine Denkweise Schritt für Schritt zu erklären. Das zeigt nicht nur dein Wissen, sondern auch deine Herangehensweise an analytische Herausforderungen.
✨Zeig deine Projekte
Hast du an relevanten Projekten oder Praktika gearbeitet? Bring dein Portfolio oder Beispielarbeiten mit, um zu zeigen, was du draufhast. Das gibt uns und dem Gesprächspartner einen klaren Einblick in deine Fachkompetenz und wie du die Theorie in die Praxis umsetzt.
✨Fragen zur Unternehmenskultur
Da du dich für eine Vollzeitstelle bewirbst, ist es wichtig, auch die Unternehmenskultur zu verstehen. Bereite ein paar Fragen vor, die dir helfen, mehr über die Zusammenarbeit im Team und die Rolle von Business Intelligence in der Gesamtstrategie von MNTN zu erfahren. Das zeigt dein Interesse an langfristiger Zusammenarbeit.