Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein interdisziplinäres Team in der Datenanalyse und KI-Integration.
- Unternehmen: Wachstumsorientiertes Unternehmen im Bereich Mobile Gaming mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Flexible Arbeitsmodelle, Transportzuschuss, Lernbudget und Teamevents.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Fokus auf schnelles Lernen und Wachstum.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Mobile Gaming mit modernster Technologie und echtem Einfluss.
- Qualifikationen: 5 Jahre Erfahrung in Datenanalyse, davon 2 Jahre in Führungspositionen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Ihre Mission: Dies ist ein Unternehmen, das für Wachstum und nicht für Komfort geschaffen wurde. Wenn Sie zu exmox kommen, betreten Sie ein globales, hoch wettbewerbsfähiges Spielfeld, auf dem Sie echte Probleme in Umgebungen lösen, die Sie über Ihre Komfortzone hinausdrängen. Wir entwickeln leistungsstarke Verbraucherprodukte über mehrere Marken in einer der wettbewerbsintensivsten Branchen: Mobile Gaming. Sie werden Teil eines Unternehmens sein, das sich auf einem Weg des Hyperwachstums befindet und eine der größten Innovationen in der Mobile-Gaming-Branche vorantreibt: die Belohnung der Nutzerakquise.
Bei exmox ist Daten der Kompass, der Produkt-, Geschäfts- und Finanzentscheidungen leitet. Wir bewegen uns weg von isolierten Analystenrollen und bauen interdisziplinäre Datenteams auf, in denen KI, insbesondere Claude, die Routineanalysen übernimmt und das Team entlastet, damit es sich auf Urteilsvermögen, Rahmenbedingungen und Auswirkungen konzentrieren kann.
Was Sie besitzen werden:
- Ein Team aufbauen und leiten, das um kleinere, interdisziplinäre Pods strukturiert ist, die Analytik, Datenengineering und ML kombinieren.
- Die Rituale und den täglichen Ablauf des Teams festlegen und dafür verantwortlich sein, wie das Team kommuniziert, priorisiert und zusammenarbeitet.
- Den Übergang des Teams von einer einzelnen Disziplin zu einem Generalistenmodell leiten, bei dem Claude und Databricks die Routineanalysen übernehmen.
- Ehrlich hands-on mit Claude und Databricks arbeiten, einschließlich der Arbeit mit hochfrequenten Daten, die alle paar Minuten aktualisiert werden.
- Über alle vier Datenbereiche hinweg verwalten, auch wenn Sie nicht jedes technische Thema persönlich abdecken.
- Mit der Führung zusammenarbeiten, um Zielprofile, Personalbedarf und Tempo zu definieren, während sich das Team entwickelt.
- Echte, praktische KI-Adoption im gesamten Team fördern.
Wie Erfolg aussieht:
- Das Team arbeitet als echte Generalisten: Analysten, Ingenieure und ML-Talente arbeiten über Disziplinen hinweg.
- Entscheidungen basieren auf Beweisen, nicht auf Meinungen: Die Führung verlässt sich auf die Arbeit Ihres Teams, bevor sie wichtige Entscheidungen trifft.
- Die KI-Adoption des Teams ist real: Claude und Databricks werden täglich als Kernwerkzeuge verwendet.
- Menschenführung und technische Glaubwürdigkeit gehen Hand in Hand: Sie werden als echter technischer Leiter sowie als starker Manager angesehen.
Was Sie mitbringen:
- 5 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse, einschließlich 2 Jahre in einer Führungsrolle.
- Starke Fähigkeit, ein Team zu führen, ohne jedes technische Thema persönlich abzudecken.
- Robuste, praktische Erfahrung mit Databricks und/oder Spark.
- Klare und selbstbewusste Kommunikation, die in der Lage ist, Senior Stakeholder zu beeinflussen.
- Blühen in sich entwickelnden Umgebungen und Struktur bringen, wo nötig.
Wie wir gewinnen: Geschwindigkeit ist das Merkmal. Wir bewegen uns schnell, testen schnell und multiplizieren unser Tempo mit KI. Fokus auf das Wesentliche. Fertig ist besser als perfekt. Sehen Sie es. Besitzen Sie es. Lösen Sie es. Respektieren Sie andere. Vertrauen multipliziert sich.
Bitte beachten Sie: Dies ist keine rein remote Position, wir bieten Ihnen ein flexibles hybrides Modell hier in Hamburg, Deutschland, mit Homeoffice an Montagen und Freitagen und Büroarbeit an Dienstagen, Mittwochs und Donnerstags!
Data Manager (f/m/x) Arbeitgeber: Remotely
CarVia ist ein herausragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitszeiten, Homeoffice-Optionen und einem attraktiven Provisionsmodell fördern wir nicht nur deine berufliche Entwicklung durch vielfältige Weiterbildungsangebote, sondern bieten auch die hochwertigste Fahrzeugflotte Deutschlands. Werde Teil eines ehrgeizigen Teams, das gemeinsam an der Spitze der digitalen Mobilitätslösungen arbeitet und erlebe ein modernes Arbeitsumfeld, das auf schnelles Wachstum und Effizienz ausgerichtet ist.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Manager (f/m/x) 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 Remotely 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 Manager (f/m/x) 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 Manager (f/m/x) bei Remotely gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Remotely 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 Remotely entscheidend sein!
