Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite das Analytics Engineering Team und entwickle innovative Datenlösungen.
- Unternehmen: Pluralsight, ein führendes Unternehmen für Technologie-Lernplattformen.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, unbegrenzter Urlaub und umfassende Gesundheitsleistungen.
- Weitere Informationen: Remote-Arbeit mit flexiblen Bürozeiten für bessere Zusammenarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie mit und arbeite an spannenden AI-Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 12 Jahre Erfahrung in Datenengineering und Führungskompetenz.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Job Description
The Director, Analytics Engineering and AI leads the data engineering group and owns the curated, certified data foundation the business relies on to make decisions.
The leader is accountable for a cohesive, coordinated data model covering both product and enterprise data.
They also build the certified semantic layer that makes this foundation reliably and safely accessible to AI.
They lead a team of senior and principal engineers through a significant platform transition towards AI while sustaining the revenue‑, pipeline‑, and finance‑critical reporting the company depends on every day.
This is a hands‑on, player‑coach role: the right leader sets direction and grows the team, but also rolls up their sleeves — modeling data, writing and reviewing SQL and dbt code leveraging AI, and getting into the weeds to solve the hardest problems alongside their engineers.
- Who you’re committed to being
- You move fluidly between technical detail and executive‑level storytelling, adjusting your message to fit the room.
- You build trust and alignment among Revenue, Marketing, and Finance by earning agreement, not demanding it.
- You balance vision with execution.
- Training and elevating other analytics practitioners is part of how you define your own success.
- You treat your solutions and leadership style as always improving, not finished.
- What you’ll do
- Lead, develop, and grow the Analytics Engineering team — setting technical direction, standards, and priorities — while sustaining business‑critical reporting (revenue, product, marketing, finance) without interruption.
- Own a single, unified data transformation and model spanning both product/behavioral and enterprise (GTM, finance) data.
- Establish and expand the certified contextual layer that ensures reliable and safe access to the data warehouse for analytics.
This layer builds on a governed data dictionary and metrics store.
It also covers lineage, freshness, ownership, access, entity relationships, and business knowledge.
- Drive the migration of transformation logic out of integration/middleware tooling into governed, certified models owned by the team.
- Partner across Data Analytics, Data Engineering, Data Architecture, Data Governance to plan and execute cross‑team initiatives.
- Serve as a senior partner to collaborators across Revenue, Marketing, Finance, GTM, and Success.
Translate business needs into scalable, balanced analytics solutions.
Communicate mentorship, compromises, and outcomes to senior leadership.
- Set and uphold engineering standards — modeling conventions, certification practices, code quality, and documentation.
- Stay hands‑on in the work: build and review data models, write and debug SQL and dbt code leveraging AI, dig into data‑quality issues, and take direct ownership of the most complex or highest‑stakes problems.
Experience you’ll bring
- Familiarity with high‑performance OLAP serving layers (e. g., Click House) for product‑ or customer‑facing analytics.
- Experience reducing reliance on integration/middleware tooling by migrating transformation logic into governed models.
- Experience partnering with a data governance function on company‑wide standards, schema/version control, and PII classification.
Requirements
- Requires a minimum of 12 years of related or equivalent experience; or 8+ years and an advanced degree.
- Demonstrated hands‑on expertise in data curation, transformation, and dimensional/medallion data modeling on a modern cloud data stack (e. g., Snowflake, dbt).
- Proven breadth of data modeling across both product/behavioral event data and enterprise GTM/finance data.
- Current, hands‑on technical depth in making productive use of AI. This is a player‑coach role, not a purely managerial one.
- Experience leading a team of senior and principal engineers through a significant platform or architecture transition — not only steady‑state delivery, but change.
- Strong grasp of data warehousing architecture, data governance.
- Ability to clearly communicate direction, trade‑offs, and results to senior, non‑technical leaders as well as technical team members.
- Experience building a semantic/contextual layer and making data AI‑ready — including patterns such as retrieval‑augmented generation (RAG) or natural‑language analytics over a governed warehouse.
- This is a remote role; however, applicants located within 45 miles of our Westlake/Dallas, TX office should expect to work on‑site Tuesday through Thursday, with remote flexibility on Mondays and Fridays.
This approach enables more effective collaboration, quicker decision‑making, and a stronger culture, while still providing flexibility.
- Why you’ll love working here
- We work in a blended environment that supports collaboration, flexibility, and connection across teams.
- We are mission‑driven, shaping the future of tech upskillling and delivering impact that matters.
- We foster a culture of inclusion and belonging, where everyone can contribute and thrive.
- We are always learning, creating an environment where you can take on new challenges, expand your skills, and grow with purpose.
- Benefits include competitive compensation, bonus eligibility, comprehensive medical coverage, unlimited PTO, wellness reimbursement, professional development funds, and more.
About us
Pluralsight provides the only learning platform dedicated to accelerating the technology skills and capabilities of today’s tech workforce.
Thousands of companies, government organizations and individuals around the world rely on Pluralsight to support critical technology skill development in areas that are crucial to innovation including artificial intelligence, cloud computing, cybersecurity, software development, and machine learning.
We offer highly curated content developed by vetted technology experts, industry leading skill assessments, and hands on, immersive learning experiences designed to help individuals skill‑up faster.
Physical Requirements
This role is primarily performed in an office or home office setting and involves standard computer‑based work.
EEOC & Accommodations Statement
Bring yourself.
Pluralsight is an equal opportunity employer.
We evaluate qualified applicants without regard to race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, disability, age, or veteran status.
We also consider qualified applicants with criminal histories, consistent with EEOC guidelines and local laws.
If you need an accommodation to apply, interview, or perform essential job functions, please visit the bottom of our website to learn how to request an accommodation.
Learn more about our commitment to diversity, equity, inclusion, and belonging in our DEIB Report.
Pay Transparency
The annual US base salary range for this role is $167,200–$220,000 USD.
Actual compensation will depend on location, skills, experience, and other factors.
Additional benefits and bonuses may apply.
Applications must be submitted within 90 days after the initial posting date to be considered.
Recruiting Scam Notice
Please be aware of recruiting scams.
We’ll only contact you from an @pluralsight. com email or verified channels.
We never ask for sensitive personal info or payments as part of the hiring process.
All openings are posted on our Careers page.
- #LI‑SD1
- #J-18808-Ljbffr
Director, Analytics Engineering and AI Arbeitgeber: Pluralsight
Pluralsight ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter ihre Fähigkeiten erweitern und bedeutende Beiträge leisten können. Mit einem starken Fokus auf Zusammenarbeit und Flexibilität, insbesondere für die Position des Enterprise Customer Success Managers, profitieren Sie von umfangreichen Entwicklungsmöglichkeiten, wettbewerbsfähiger Vergütung und einem umfassenden Leistungspaket, das unbegrenzten Urlaub und Wellness-Zuschüsse umfasst. Unsere Büros in Westlake/Dallas, TX, fördern eine Kultur des Austauschs und der schnellen Entscheidungsfindung, während wir gleichzeitig Remote-Arbeitsoptionen anbieten, um die Work-Life-Balance zu unterstützen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Director, Analytics Engineering and AI 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 Pluralsight 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 Director, Analytics Engineering and AI 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 Director, Analytics Engineering and AI bei Pluralsight gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Pluralsight 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 Pluralsight entscheidend sein!