Senior Engineering Manager, Central Data Products

Senior Engineering Manager, Central Data Products

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

  • Aufgaben: Leite ein Team, das innovative Datenprodukte entwickelt und implementiert.
  • Unternehmen: GetYourGuide - ein führendes Unternehmen im Bereich Reiseerlebnisse.
  • Vorteile: Jährliches Wachstumsbudget, flexible Arbeitszeiten und Gesundheitsleistungen.
  • Weitere Informationen: Vielfältige Karrierechancen in einem internationalen Umfeld.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Reisens mit modernster Technologie und einem dynamischen Team.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Maschinenlernen und Teamführung erforderlich.

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

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Team mission

At the Central Data Products team, our mission is to build, operate, and drive adoption of horizontal data products that empower multiple clusters across Get Your Guide.

We are a horizontal team within central services, and our products are pivotal to the entire flywheel: Consumer, Growth, and Supply.

We own the systems that decide how our marketplace is understood and organized: location and travel category tagging that powers landing pages, the landing page eligibility framework that unlocks marketing efficiency at scale, destination maps and travel-relevance models that steer supply acquisition into untapped markets, and the Customer Lifetime Value model that shifts the company from short-term revenue optimization to long-term customer value.

Many of these systems are LLM-based and running in production today.

As the Senior Engineering Manager of Central Data Products, you will lead the vision, strategy, and execution of a portfolio of data and ML products used across the company.

Your team is senior and cross-functional (Data Scientists, MLOps Engineers, and a Product Manager), and its output is measured in company-level business impact, not in models shipped.

  • Your mission
  • Lead all hiring and performance management processes for your team, helping Data Scientists and MLOps Engineers reach their full potential in a domain that mixes classical ML, LLMs, and production data infrastructure.
  • Drive high-impact outcomes by managing the team's roadmap and portfolio allocation across a diverse set of horizontal data products, making explicit trade-offs between exploration, productionalization, and ongoing operations.
  • Find and deliver solutions to complex technical challenges that span multiple services and business domains, from marketplace tagging quality to predictive customer models.
  • Own adoption, not just delivery.

Horizontal data products only create value when clusters build on them, so you will drive operationalization together with Growth, Supply, and Consumer stakeholders.

  • Raise the operational bar for data products in production: quality baselines, LLM-as-judge and golden dataset monitoring, incident management, and reliable at-scale pipelines.
  • Build strategic partnerships with senior stakeholders across Product, Engineering, Marketing, and Sales, aligning ownership of shared systems from day one.
  • Your toolkit
  • You have a strong sense of ownership, ensuring technical and product plans are aligned with your stakeholders, your team, and organizational and company goals.
  • You approach ambiguous, broadly scoped problems with an open mind and a bias toward a directional first version over extended discovery.
  • You bring a strong technical background in machine learning and engineering, enabling you to evaluate decisions on modeling approaches, data architecture, evaluation methods, and production pipelines.
  • You actively lead and contribute to technical, design, and product discussions within your team's domain, balancing exploration speed with production reliability.
  • You are passionate about building and developing a high-performing team: mentoring, coaching, and empowering senior individual contributors to do the best work of their careers.
  • You translate technical results into business decisions and can hold your own with commercial stakeholders on impact, trade-offs, and prioritization.
  • You have excellent written and verbal communication skills in English.
  • Extras that give you an edge
  • Experience leading teams that own horizontal or platform-like data products serving multiple internal customers, where adoption is as hard as the build.
  • Experience running ML or data products in production, including quality monitoring, evaluation systems, and incident management.
  • Experience applying LLMs to large-scale classification, extraction, or tagging problems, and knowing when a classical model is the better answer.
  • Experience in marketplace, e-commerce, or travel domains.
  • Experience in a high-growth environment, taking projects from zero to one and scaling them across an organization.
  • How we’ll make your career journey extraordinary
  • Annual personal growth budget and mentorship programs for continuous learning and development
  • Work from anywhere in the world for 30 days per year
  • A hybrid working approach with three days of in office collaboration (Mon, Tue, Thur) and two days of optional at home focus time
  • Opportunities to collaborate and socialize with team members through quarterly team events and yearly company-wide events
  • Monthly transportation and fitness budget
  • Discounts for you, your friends, and family on Get Your Guide activities
  • Language reimbursement program
  • Health and wellness benefits
  • And more…
  • We’re an equal opportunities employer

Our commitment is that every qualified person will be evaluated according to their skills regardless of age, gender identity, ethnicity, sexual orientation, disability status, or religion.

Please refrain from including your picture and age with your application.

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Senior Engineering Manager, Central Data Products 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.

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Kontaktdaten:

Remotely Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior Engineering Manager, Central Data Products 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 Senior Engineering Manager, Central Data Products mit Bravour zu bestehen

Führungskompetenz
Technisches Verständnis in maschinellem Lernen
Datenarchitektur
Produktmanagement
Teamführung und Mentoring
Kommunikationsfähigkeiten
Erfahrung mit LLMs

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 Senior Engineering Manager, Central Data Products 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!