Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein technisches Team und entwickle innovative Datenstrategien für Revenue Operations.
- Unternehmen: Spring Health, ein globales Unternehmen für psychische Gesundheit mit einer Mission.
- Vorteile: Umfassende Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und großzügige Urlaubsregelungen.
- Weitere Informationen: Vollzeit, remote möglich, mit begrenzten Reisen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der psychischen Gesundheitsversorgung mit KI und Datenanalyse.
- Qualifikationen: 10+ Jahre Erfahrung in Datenengineering und Führung technischer Teams.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Our mission: e limitingevery barrier tomental health.
Spring Health is a global mental health company on a mission to eliminate every barrier to mental health.
We’re building a world where getting support is simple, personal, and built around the person, so care can continue through every job, move, health plan, and life stage.
Our AI-native platform helps us deliver personalized support across self-guided tools, coaching, therapy, medication management, and specialty care.
With outcomes independently validated by JAMA Network Open and the Validation Institute, Spring Health reaches more than 170 million people worldwide through leading employers, health plans, and partners.
As an AI-native company, we believe technology should expand the reach, quality, and humanity of care.
Every Spring Health team member is expected to use AI tools thoughtfully, apply human judgment to AI outputs, and keep building AI fluency in ways that support their role and our mission.
Reporting to the VP, Revenue Operations and partnering closely with our Systems and Strategy & Operations teams, the Director, Revenue Analytics & AI Transformation will serve as the semantic layer of our AI-native Rev Ops organization.
This role will be responsible for building the unified data models and AI transformation strategy that power decisions from individual contributors to the executive team.
This is a full-time, fully remote role leading a small, highly technical team as a hands‑on player‑coach.
NYC is preferred for this role, but we are open to considering remote candidates.
Travel is limited, with occasional trips (approximately quarterly) for team and company off‑sites.
What you’ll do
- Architect and own the unified semantic and data layer that underpins Revenue Operations — the single source of truth connecting Sales, Marketing, Customer Success, and Finance data.
- Define and drive the AI transformation strategy for Revenue Operations, identifying where AI and automation can meaningfully improve GTM efficiency, forecasting, and decision‑making.
- Build and lead a small, highly technical team of data/analytics engineers, operating as a true player‑coach who still writes code and ships models personally.
- Design and maintain core data models, pipelines, and analytics products that deliver actionable insight across the revenue organization — from individual contributors to executives.
- Partner closely with the Systems and Strategy & Operations teams to ensure data architecture, tooling, and process are tightly aligned across Rev Ops.
- Evaluate, pilot, and deploy AI tools and vendors, staying ahead of the fast‑moving AI landscape and translating emerging capabilities into practical, high‑value use cases.
- Establish data governance, quality standards, and documentation practices that scale as the organization grows.
- Build executive‑ready dashboards and analyses that inform revenue strategy and company‑wide reporting.
- Champion a “build fast, iterate faster” culture — rapidly prototyping and deploying solutions rather than waiting for a long, perfect build cycle.
- Serve as a thought partner to Revenue leadership on how AI and modern data infrastructure can reshape the future of go‑to‑market operations.
What success looks like
- Reduction in time‑to‑insight for revenue questions, measured by cycle time from request to delivered analysis.
- Adoption of unified data models and dashboards across Sales, Marketing, and Customer Success teams.
- Number of AI‑driven use cases successfully piloted and deployed into production each quarter.
- Improved forecast accuracy and reporting consistency across the revenue funnel.
- Percentage of core revenue reporting migrated off manual/spreadsheet‑based processes onto the unified data layer.
What you’ll bring
- 10+ years of experience in data engineering, analytics engineering, or revenue/GTM analytics, including experience leading or building technical teams.
- Deep hands‑on expertise in data engineering and analytics engineering (e. g., SQL, dbt, modern data warehousing, ETL/ELT pipelines).
- Proven experience designing and owning semantic and data models that serve multiple stakeholders, from analytics and BI to AI use cases.
- Demonstrated experience leading AI adoption or AI‑enabled transformation within a GTM or Revenue organization.
- Strong, current knowledge of the AI vendor, tooling, and trends landscape, with the judgment to separate hype from real value.
- A track record as a “player‑coach” — someone who has built and led a small team while remaining deeply hands‑on.
- Experience partnering closely with Revenue/GTM systems and strategy & operations functions.
- Excellent communication skills, with the ability to translate technical work into business impact for individual contributors and executives alike.
- A scrappy, fast‑moving builder mentality — comfortable shipping v1 solutions quickly and iterating.
Nice to have
- Experience with B2B2C customers
- Experience in a high‑growth Saa S or healthtech environment.
- Familiarity with modern AI/ML tooling (LLM‑based agents, copilots, automation platforms) applied to go‑to‑market use cases.
- Hands‑on experience with tools such as Salesforce, Clay, Snowflake or Big Query, dbt, Looker or Tableau, and Python
- Prior experience at a company undergoing significant data infrastructure modernization.
- The target base salary range for this position is
$196,000 - $247,940 and is part of a competitive total rewards package including equity and benefits.
Individual pay may vary from the target range and is determined by a number of factors including experience, location, internal pay equity, and other relevant business considerations.
We review all employee pay and compensation programs annually using
Radford Global Compensation Database at minimum to ensure competitive and fair pay.
Benefits provided by Spring Health
Note : We have even more benefits than listed here and below, your recruiter will provide more in‑depth information as you continue in the interview process.
Benefits are subject to individual plan requirements and eligibility criteria.
- Health, Dental, Vision benefits start on your first day at Spring.
You and your dependents also receive access to One Medical accounts.
HSA and FSA plans are also available, with Spring contributing up to $1K for HSAs, depending on your plan type.
- Employer sponsored 401(k) match of up to 2% for retirement planning
- A yearly allotment of no‑cost visits to the Spring Health network of therapists, coaches, and medication management providers for you and your dependents.
- We offer competitive paid time off policies including vacation, sick leave and company holidays.
- At 6 months tenure with Spring, we offer parental leave of 18 weeks for birthing parents and 16 weeks for non‑birthing parents.
- Access to Noom, a weight management program—based in psychology, that’s tailored to your unique needs and goals.
- Access to fertility care support through Carrot, in addition to $4,000 reimbursement for related fertility expenses.
- Access to Wellhub, which connects employees to the best options for fitness, mindfulness, nutrition, and sleep in one subscription
- Access to Bright Horizons, which provides sponsored child care, back‑up care, and elder care
- Up to $1,000 Professional Development Reimbursement a year.
- $200 per year donation matching to support your favorite causes.
Our privacy policy
https://springhealth. com/privacy-policy/
Spring Health is proud to be an equal opportunity employer.
We do not discriminate in hiring or any employment decision based on race, color, religion, national origin, age, sex, marital status, ancestry, disability, genetic information, veteran status, gender identity or expression, sexual orientation, pregnancy, or other applicable legally protected characteristic.
We also consider qualified applicants regardless of criminal histories, consistent with applicable legal requirements.
Spring Health is also committed to providing reasonable accommodations for qualified individuals with disabilities and disabled veterans.
If you have a disability or special need that requires accommodation, please let us know.
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Director, Revenue Analytics & AI Innovation Arbeitgeber: Spring Health
Spring Health ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Zürich eine flexible hybride Arbeitsumgebung bietet. Mit einem starken Fokus auf evidenzbasierte Therapie und einem unterstützenden multidisziplinären Team fördert das Unternehmen nicht nur die berufliche Weiterentwicklung, sondern auch eine positive Arbeitskultur, die auf Zusammenarbeit und Innovation abzielt. Die Möglichkeit, mit modernster Technologie zu arbeiten und gleichzeitig einen bedeutenden Beitrag zur psychischen Gesundheit der Gemeinschaft zu leisten, macht Spring Health zu einem attraktiven Arbeitsplatz für engagierte Fachkräfte.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Director, Revenue Analytics & AI Innovation 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 Spring Health 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, Revenue Analytics & AI Innovation 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, Revenue Analytics & AI Innovation bei Spring Health gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Spring Health 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 Spring Health entscheidend sein!