Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Entwicklung innovativer Trainings im Bereich Data und KI.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen mit starkem Teamgeist und offener Feedbackkultur.
- Vorteile: Hybrides Arbeiten, Workation-Möglichkeiten und kontinuierliche Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Verantwortung ab dem ersten Tag und Raum für kreative Ideen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Lernens und entwickle marktführende Trainingsprogramme.
- Qualifikationen: Studium im MINT-Bereich und Erfahrung in der Entwicklung technischer Trainings.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56854 - 70000 € pro Jahr.
Als Portfolio Lead - Learning Content (all genders) verantwortest Du die strategische, inhaltliche und operative Entwicklung unseres Trainingsportfolios im Bereich Data. Du stellst sicher, dass unsere technischen Trainings fachlich führend, didaktisch exzellent und wirtschaftlich erfolgreich sind, und unterstützt den Aufbau eines skalierbaren, marktführenden Weiterbildungsportfolios für technische Fachkräfte. Du verbindest Curriculum-Strategie, Produktmanagement und fachliche Führung, steuerst die Entwicklung neuer Trainingsprogramme end-to-end und arbeitest eng mit Learning Content Engineers, Engineering, Sales, Marketing und der Geschäftsführung zusammen. Dabei spielst Du eine Schlüsselrolle beim Aufbau und der Weiterentwicklung eines AI-gestützten Content-Produktionsmodells und stellst sicher, dass unsere Lernangebote technisch, didaktisch und wirtschaftlich auf höchstem Niveau sind.
Schwerpunkte Deiner Rolle:
- Verantwortung für Strategie, Roadmap und Marktpositionierung des Trainingsportfolios im Bereich Data
- Fachliche und operative Führung sowie Weiterentwicklung eines Teams von Learning Content Engineers
- End-To-End-Steuerung der Konzeption, Entwicklung, Qualitätssicherung und des Launches neuer Trainingsprogramme
- Entwicklung von Kompetenzmodellen, Skill-Mappings und skalierbaren Trainingsarchitekturen für verschiedene Zielgruppen und Lernpfade
- Sicherstellung fachlicher, didaktischer und technischer Qualität sowie wirtschaftlicher Tragfähigkeit des Portfolios
- Datenbasierte Analyse und kontinuierliche Optimierung des Portfolios anhand von KPIs, Marktfeedback und technologischen Trends
- Steuerung von Ressourcen, Budgets, externen Expert:innen sowie Einsatz von AI-gestützten Content-Produktionsprozessen zur Skalierung
Das bringst Du mit:
- Abgeschlossenes Studium im MINT-Bereich (z. B. Informatik, Data Science, Ingenieurwesen) oder vergleichbare Qualifikation
- Tiefgehende fachliche Expertise in sowie Verständnis aktueller Technologietrends insbesondere im Data als auch im KI-Bereich
- Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung technischer Trainingsprogramme, Curricula oder Lernprodukte, idealerweise im Tech- oder EdTech-Umfeld
- Erfahrung in Portfolio-, Produkt- oder Curriculum-Management inklusive Planung, Priorisierung und Steuerung komplexer Projekte
- Erfahrung in der fachlichen Führung von Teams oder der Steuerung externer Expert:innen und Stakeholder
- Technische Affinität sowie Erfahrung mit modernen Tools und Workflows, z. B. Lernplattformen, Git oder KI-gestützten Content-Produktionsprozessen
- Sehr starke analytische, organisatorische und kommunikative Fähigkeiten sowie sehr gute Deutsch- (C2) und Englischkenntnisse (C1)
Das bieten wir Dir:
- Arbeitskultur: Dich erwartet eine lösungsorientierte und datengetriebene Arbeitsweise, eine offene Feedbackkultur sowie ein starker Teamspirit. Zwei vom gesamten StackFuel-Team gewählte Trustees unterstützen Dich bei Fragen und Anliegen als neutrale, vertrauliche Anlaufstelle.
- Ownership: Übernehme ab dem ersten Tag Verantwortung, bringe Deine eigenen Ideen aktiv ein, gestalte Prozesse nachhaltig und präge unsere Abläufe maßgeblich mit.
- Hybrides Arbeiten: Wir arbeiten in einem hybriden Modell und sind üblicherweise 3 Tage pro Woche vor Ort in unserem Office in Berlin.
- Workation: Bis zu 10 Tage pro Jahr kannst Du von überall aus der EU, dem EWR und der Türkei arbeiten.
- Raum für Austausch: Regelmäßiger Austausch im Team, saisonale Feiern und eine immer gut gefüllte Küche sorgen für ein lebendiges Miteinander.
- Weiterentwicklung: Absolviere unsere Online-Trainings, um Deine fachlichen Fähigkeiten auszubauen und Dich zur Expert:in für Daten und KI zu entwickeln.
Data Portfolio Lead - Learning Content (m/w/d) Arbeitgeber: Multiverse
StackFuel ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Teamarbeit und persönliche Entwicklung im Mittelpunkt stehen. Mit einem hybriden Arbeitsmodell und einem klaren Fokus auf Weiterbildung und Wachstum haben Mitarbeiter die Möglichkeit, ihre Fähigkeiten in einem zukunftsorientierten Bereich wie Daten und KI auszubauen. Zudem fördert die offene Feedbackkultur und der starke Teamgeist eine inklusive Atmosphäre, in der jeder seine Ideen einbringen und Verantwortung übernehmen kann.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Portfolio Lead - Learning Content (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 Multiverse 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 Data Portfolio Lead - Learning Content (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 Data Portfolio Lead - Learning Content (m/w/d) bei Multiverse gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Multiverse 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 Multiverse entscheidend sein!
