Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Strategie und den Aufbau von Datenprodukten für Pearson.
- Unternehmen: Pearson, ein führendes Unternehmen im Bildungsbereich mit innovativer Datenorganisation.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Teilnahme an einem jährlichen Anreizprogramm und umfassende Sozialleistungen.
- Weitere Informationen: Flexible Arbeitsmöglichkeiten und ein dynamisches Team mit großem Entwicklungspotenzial.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenprodukte und beeinflusse das Wachstum durch innovative Technologien.
- Qualifikationen: Mindestens 10 Jahre Erfahrung in Datenmanagement und Produktentwicklung auf Unternehmensebene.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Pearsons Datenorganisation befindet sich inmitten eines bedeutenden Wandels, und wir suchen nach Machern. Wir suchen einen Head of Data Product, der die Strategie, den Aufbau und die Skalierung des Unternehmensportfolios für Datenprodukte von Pearson leitet. Diese Rolle berichtet an den Global Head of Data und befindet sich im Zentrum fortschrittlicher Technologien, Daten, KI und Analytik als zentrale Treiber des langfristigen Wachstums. Das bedeutet, Plattformen zu modernisieren, KI-gesteuerte Fähigkeiten zu skalieren und datengestützte Entscheidungsfindung in das globale Ökosystem von Pearson zu integrieren. Diese Rolle ist sowohl strategischer Vordenker als auch Praktiker.
Diese Schlüsselrolle wird die Vision und das Betriebsmodell für eine produktorientierte Datenorganisation definieren und gleichzeitig eng mit Ingenieur- und Analytikteams zusammenarbeiten. Der Head of Data Products fungiert als Brücke zwischen technischen Datenteams und Geschäftspartnern und übersetzt komplexe Datenfähigkeiten in skalierbare, wertvolle Produkte über Segmente und Unternehmensfunktionen hinweg.
Hauptverantwortlichkeiten
- Datenproduktstrategie & Portfolioführung: Definieren und Ausführen der Unternehmensdatenproduktstrategie, Vision und Roadmap, mit Fokus auf Self-Service-Analytik und Erweiterung über verschiedene Bereiche; Priorisierung im Einklang mit messbaren Geschäftsergebnissen vorantreiben.
- Datenprodukte aufbauen & skalieren: Entwurf, Aufbau und Einführung von Datenprodukten: einzige Quelle der Wahrheit, wiederverwendbare und skalierbare Assets, messbare Geschäftsauswirkungen.
- Funktion für Datenprodukte aufbauen: Ein kleines, leistungsstarkes Team für Datenprodukte aufbauen und skalieren; Rollen, Verantwortlichkeiten und Arbeitsweisen über Produkt, Engineering und Analytik definieren.
- Self-Service-Analytik ermöglichen: Entwicklung von Self-Service-Datenplattformen zur Demokratisierung des Zugangs zu vertrauenswürdigen Daten über Geschäftsbereiche hinweg.
- Plattform- & Architekturabgleich: Zusammenarbeit mit Plattformteams zur Medaillonarchitektur (Bronze/Silber/Gold), skalierbaren Pipelines und Modellierung.
- Bereichsübergreifende Partnerschaft: Zusammenarbeit mit Geschäftspartnern (Marketing, Vertrieb, Produkt, Finanzen); Zusammenarbeit mit Engineering, Analytics Engineering und Governance.
Erforderliche Erfahrungen & Fähigkeiten
- 10+ Jahre in Daten, Analytik oder Produktmanagement; 5–8+ Jahre im Datenproduktmanagement auf Unternehmensebene.
- Nachweisliche Erfolge beim Aufbau und der Skalierung von Datenprodukten oder Datenplattformen auf Unternehmensebene.
- Starke Produktmanagement-Expertise: Vision, Roadmap, Priorisierung, Wertschöpfung; Erfahrung in der Führung und Skalierung von Produktteams.
- Tiefe praktische Kenntnisse in moderner Datenengineering, Architektur, Governance und Analytik.
- Erfahrung in der Ermöglichung von Self-Service-Analytik in großem Maßstab; starke KPI-Rahmenwerke und Geschäftsleistungskennzahlen.
Die Vergütung bei Pearson wird von einer Vielzahl von Faktoren beeinflusst, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Fähigkeiten, Erfahrungsgrad und spezifischen Standort. Pearson ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet und Mitglied von E-Verify ist. Bewerbungen werden bis zum 30. Juni angenommen. Dieses Zeitfenster kann je nach geschäftlichen Bedürfnissen verlängert werden.
Head of Data Product Arbeitgeber: Pearson
Pearson ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter die Möglichkeit haben, an der Spitze der Daten- und Technologieentwicklung zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung fördert Pearson eine Kultur der Zusammenarbeit und des kontinuierlichen Lernens, während die Mitarbeiter an bedeutenden Projekten mitarbeiten, die das Unternehmen und die Branche transformieren. Die Position des Head of Data Product ermöglicht es Ihnen, strategisch zu denken und gleichzeitig praktisch zu handeln, was eine einzigartige Gelegenheit bietet, Einfluss zu nehmen und echte Veränderungen zu bewirken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Head of Data Product 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 Pearson 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 Head of Data Product 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 Head of Data Product bei Pearson gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Pearson 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 Pearson entscheidend sein!
