Lead Specialist, Technology Business Partner

Lead Specialist, Technology Business Partner

Vollzeit 63000 - 77000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite die Entwicklung von Datenprodukten und fördere die Zusammenarbeit zwischen Teams.
  • Unternehmen: Globales Unternehmen mit Fokus auf innovative Datenlösungen.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, jährliche Anreize und umfassende Sozialleistungen.
  • Weitere Informationen: Flexible Arbeitsmöglichkeiten und Chancen zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenlandschaft und mache einen echten Unterschied.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Datenprodukten und starke Kommunikationsfähigkeiten erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.

Global Data, Data Program Domain Lead

We are seeking an experienced technical and strategic Domain Lead to help drive the discovery and definition of core products to enable us to continue to build the Global Data organization's foundational data platforms.

The ideal candidate should take initiative in driving value in business operation and internal and external customers and drive engagement within domain leaders and teams.

The Domain Lead serves as the bridge between business strategy and data delivery, defining the strategic direction for a data domain by aligning business needs, enterprise priorities, and value opportunities, while guiding investment decisions to maximize business impact and measurable outcomes.

  • Program Leadership & Delivery
  • Define and prioritize scope, goals, deliverables, dependencies, risks, and milestones across data product initiatives.
  • Own communication of business objectives and drive delivery through ambiguity and complexity as the central point of coordination across data teams, OCTO teams, business stakeholders, and executives.
  • Develop clear, compelling narratives for data products to secure stakeholder buy-in and executive support.
  • Partner with business stakeholders to drive clear problem definition and value articulation, including success metrics (e. g. cost and benefit estimates), so that there is a clear scope of implementation for the business analyst and development teams.
  • Partner with engineering teams to clarify expectations, support execution, and ensure delivery of measurable business value.
  • Measure and communicate the business impact of domain and broader data initiatives.
  • Collaborate across the Global Data organization to advance data quality, governance, and sustainability standards.
  • Process & Governance
  • Ensure transparency of data product roadmaps, progress, and prioritization in line with Product Excellence standards and the product development lifecycle.
  • Identify process gaps and drive continuous improvement, with a focus on data management, data products, governance, and analytics best practices.
  • Track and report on key performance indicators, including data quality and integrity metrics, aligned to global data standards.
  • Contribute to organizational planning by providing input on timelines, resourcing, and cross-team dependencies.

Qualifications

  • Bachelor's degree in business, Computer Science, Engineering, Data Science, or related experience; MBA, PMP, CBAP or data certification preferred.
  • 5+ years of experience in data products, technology, or product-driven organizations.
  • Working knowledge of data analysis tools (e. g., SQL, Python, R, Tableau, Power BI, Looker).
  • Familiarity with data processing, ELT and ETL pipelines, and data migration practices.
  • Strong communication, negotiation, and conflict-resolution skills.
  • Relationship building and the ability to influence without authority.
  • Proactive, strategic problem-solver who independently identify opportunities rather than waiting for requirements.

Applications will be accepted through August 15. This window may be extended depending on business needs.

Compensation at Pearson is influenced by a wide array of factors including but not limited to skill set, level of experience, and specific location.

As required by the California, Colorado, Hawaii, Illinois, Maryland, Minnesota, New Jersey, New York State, New York City, Vermont, Washington State, and Washington DC laws, the pay range for this position is as follows:

The full-time salary range for this position is between $80,000 - $110,000

This position is eligible to participate in an annual incentive program, and information on benefits offered is here .

Pearson is an Equal Opportunity Employer and a member of E-Verify.

Employment decisions are based on qualifications, merit and business need.

Qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, ethnicity, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, gender expression, age, national origin, protected veteran status, disability status or any other group protected by law.

We actively seek qualified candidates who are protected veterans and individuals with disabilities as defined under VEVRAA and Section 503 of the Rehabilitation Act.

If you are an individual with a disability and are unable or limited in your ability to use or access our career site as a result of your disability, you may request reasonable accommodations by emailing Talent Experience Global Team@grp. pearson. com.

  • Job: Service Owner
  • Job Family: TECHNOLOGY
  • #LI-REMOTE
  • #J-18808-Ljbffr

Lead Specialist, Technology Business Partner Arbeitgeber: Pearson

Pearson ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter die Möglichkeit haben, an der Spitze der Technologie zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Entwicklung fördert das Unternehmen eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Zusammenarbeit, während es gleichzeitig bedeutende Beiträge zur Bildung von Millionen von Lernenden weltweit leistet. Die Position des Software Engineering Team Managers bietet nicht nur die Chance, ein talentiertes Team zu führen, sondern auch aktiv an der Gestaltung der Zukunft von KI-gestützter Softwareentwicklung mitzuwirken.

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Kontaktdaten:

Pearson Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Lead Specialist, Technology Business Partner 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 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 Lead Specialist, Technology Business Partner mit Bravour zu bestehen

Technisches Verständnis
Strategische Planung
Datenanalyse
Kommunikationsfähigkeiten
Verhandlungsfähigkeiten
Konfliktlösungskompetenz
Beziehungsaufbau

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 Lead Specialist, Technology Business Partner 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!