Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Datensammlung und entwickle innovative Datenlösungen für unsere globale Plattform.
- Unternehmen: Statista, die führende Plattform für Geschäftsdaten mit internationalem Team.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, internationale Events und Karrierechancen in einem dynamischen Umfeld.
- Weitere Informationen: Wachsendes Unternehmen mit vielfältigen Entwicklungsmöglichkeiten und einer offenen Unternehmenskultur.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datensammlung und mache einen echten Unterschied in der Datenwelt.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Datenoperationen und Teamführung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 58500 - 71500 € pro Jahr.
Bei Statista dreht sich alles um Fakten und Daten, denn wir sind die weltweit führende Plattform für Geschäftsdaten. Durch die Bereitstellung zuverlässiger und benutzerfreundlicher Daten sowie verschiedener Datenanalyseprodukte und -dienstleistungen ermöglichen wir es Menschen auf der ganzen Welt, faktenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Gegründet in Hamburg im Jahr 2007, haben wir uns schnell zu einem globalen Unternehmen mit Büros in großen Städten wie London, New York, Berlin und Tokio entwickelt. Unser ständiges Wachstum beweist nicht nur unseren Erfolg, sondern schafft auch neue Entwicklungs- und Karrieremöglichkeiten für unsere Mitarbeiter.
Wir schätzen und feiern unsere vielfältige Kultur. Sie sind hier willkommen, egal wer Sie sind, woher Sie kommen oder wie Sie aussehen. Ihre Geschichte zählt – schreiben Sie sie weiter als Teil unseres Teams.
Ihre Mission
Sie werden die Datenkollektion leiten – die neueste Produktionslinie innerhalb der Datenproduktionsabteilung von Statista. Diese ist unsere skalierbarste und technisch anspruchsvollste Produktionslinie: Sie sammelt Drittanbieterdaten aus öffentlich verfügbaren Quellen und exklusiven Partnerschaften und strukturiert und harmonisiert diese in großem Maßstab für eine der größten Geschäftsdatenplattformen der Welt.
Ihre Rolle
- Datenquellen identifizieren und freischalten: Sichern Sie die Quellen, die die Sammlung speisen, durch Partnerschaften und vertragliche Vereinbarungen.
- Quellen erkunden: Bringen Sie das Fachwissen ein, um eine freigeschaltete Quelle zu verstehen und Produktionsspezifikationen zu erstellen.
- Datenextraktion und -aufnahme: Bauen und betreiben Sie die skalierbare, standardisierte Einrichtung zur Datenextraktion.
Strategie & Klarheit
- Schaffen Sie Klarheit in Ihrer Produktionslinie hinsichtlich Strategie und Betriebsmodell.
- Besitzen Sie die Roadmap für die Datenkollektion als Haupttreiber unseres Datenportfolios.
- Gestalten Sie die zukünftige Richtung in Richtung exklusive Partnerdaten.
Führung & Menschen
- Leiten Sie die drei Unterteams der Produktionslinie und fördern Sie eine Kultur des Eigentums.
- Stellen Sie Klarheit, Priorisierung und Motivation bereit.
- Bauen Sie eine Produktionslinie auf, die zuverlässig gegen operative KPIs liefert.
Partnerschaften & Kommerzielle Aspekte
- Besitzen Sie die Partnerdimension der Produktionslinie.
- Entwickeln Sie das Modell für exklusive Partnerdaten.
Produktion & Operative Exzellenz
- Steuern Sie die Produktion über KPIs mit voller Transparenz.
- Fördern Sie Automatisierung und KI-Anwendung im gesamten Arbeitsablauf.
- Verbessern Sie kontinuierlich die Effizienz.
Cross-Funktionale Zusammenarbeit
- Stimmen Sie sich mit Produktionssteuerung und Geschäftsinhabern ab.
- Arbeiten Sie eng mit der Datenengineering-Abteilung zusammen.
- Kollaborieren Sie mit anderen Produktionslinien und downstream Produktteams.
Ihr Profil
- 5+ Jahre Erfahrung in Datenoperationen, Datenpartnerschaften oder einem datenzentrierten Geschäft.
- Erfahrung mit der Sammlung und Strukturierung von Drittanbieterdaten.
- Ein nachgewiesener Erfolg bei der Steuerung von Operationen über KPIs.
Was wir bieten
- Arbeiten Sie bis zu 30 Kalendertage im Jahr im Ausland.
- Hybrides Arbeiten und flexible Arbeitszeiten.
- Internationale Team- und soziale Veranstaltungen.
- Subventionierte urbane Mobilität und Zugang zu Fitness- und Wellnessangeboten.
- Kostenloser Zugang zu Langdock und all seinen Funktionen.
- Karriere- und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Attraktive Standorte und moderne Büros.
- Unterstützung der psychischen Gesundheit mit OpenUp.
Head of Data Collection (m/f/d) Arbeitgeber: Statista
Statista ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein dynamisches und internationales Arbeitsumfeld bietet, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Mit flexiblen Arbeitszeiten, der Option auf hybrides Arbeiten und einem starken Fokus auf Teamkultur und Diversität, schaffen wir eine Umgebung, in der jeder geschätzt wird und seine individuelle Geschichte fortschreiben kann. Unsere Mitarbeiter profitieren zudem von attraktiven Zusatzleistungen wie subventionierter urbaner Mobilität und Zugang zu Fitness- und Wellnessangeboten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Head of Data Collection (m/f/d) 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 Statista 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 Head of Data Collection (m/f/d) 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 Head of Data Collection (m/f/d) bei Statista gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Statista 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 Statista entscheidend sein!
