Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Datenwissenschaftlern und entwickle innovative Lösungen zur Optimierung des Nutzererlebnisses.
- Unternehmen: Stripe, ein führendes Unternehmen im Bereich Zahlungsabwicklung mit einer dynamischen Teamkultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein unterstützendes Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit vielen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenwissenschaft und beeinflusse das Wachstum von Unternehmen weltweit.
- Qualifikationen: Erforderlich sind ein Abschluss in einem quantitativen Fach und mindestens 3 Jahre Führungserfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
- About the team
- Growth Data Science
The Growth Data Science team helps businesses on Stripe get started both quickly and effectively.
We work closely with Growth product and engineering leads to optimize every step of the user journey, from awareness and acquisition, through product adoption, to usage growth and retention.
Our team is known for being an experimentation powerhouse, for pushing the frontiers of causal analysis and cumulative impact measurement, and for developing a deep understanding of the user journey that helps drive the product roadmap.
We work closely with Growth Product and Engineering, and more broadly with Sales, Marketing, Developer Platform, Support, and Risk teams.
What you’ll do
Data Science Managers at Stripe are responsible for the success of their team.
You’ll be deeply involved in the modeling and design processes as well as coaching, mentoring, and leading the team.
You’ll have a deep understanding of how to drive efficient data science teams and you’ll have a strong user-focus.
You’ll be working with data scientists, analysts and engineers on creating technical solutions and communicating effectively across teams and senior leadership.
Responsibilities
- Drive the roadmap and priorities for your team, and work with many Stripe leaders across the company to enhance our ability to be data driven.
- Collaborate with stakeholders across the organization such as engineering, analytics, operations, finance, and marketing.
- Lead and manage processes to help the team do its best work and engage effectively with the rest of Stripe
- Manage a high-performing team of data scientists, supporting them to achieve a high level of technical excellence and advance in their careers.
- Recruit and onboard great data scientists, in collaboration with Stripe’s recruiting team
- Contribute to broad data science initiatives as a member of Stripe’s data science management team.
Who you are
We’re looking for someone who meets the minimum requirements to be considered for the role.
If you meet these requirements, you are encouraged to apply.
The preferred qualifications are a bonus, not a requirement.
- Minimum requirements
- A Ph D or MS or BS in a quantitative field (e. g., Statistics, Operations Research, Economics, Computer Science, Engineering).
- You have at least 3 years of direct management experience leading data science or ML teams, and 10 years of overall data science experience.
- You have demonstrated expertise in designing metrics and guiding business decisions with data.
- You have technical expertise to drive clarity with staff and senior scientists about architecture and strategic modeling decisions.
- You’ve managed teams that have built and shipped machine learning systems and data products at scale, and have hands-on experience with challenging problems.
- You work very well cross-functionally, and are able to think rigorously and make hard decisions and tradeoffs.
- You have clear and persuasive communication skills in writing and verbally.
- You thrive on a high level of autonomy and responsibility.
- You foster a healthy, inclusive, challenging, and supportive work environment.
- Preferred requirements
- You are comfortable working with geographically distributed teams
- Expertise in time series forecasting, predictive modeling, or optimization
- Expertise in data design and building scalable data architectures
- #J-18808-Ljbffr
Data Science Manager, Growth Arbeitgeber: Stripe
Stripe ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung fördert Stripe eine inklusive und kollaborative Unternehmenskultur, die es den Mitarbeitern ermöglicht, ihre Fähigkeiten zu entfalten und bedeutende Beiträge zur globalen Wirtschaft zu leisten. Die Position des Partner Development Managers in der EMEA-Region bietet nicht nur spannende Herausforderungen, sondern auch die Chance, mit führenden Unternehmen zusammenzuarbeiten und an der Spitze der Finanztechnologie zu stehen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Science Manager, Growth 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 Stripe 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 Science Manager, Growth 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 Science Manager, Growth bei Stripe gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Stripe 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 Stripe entscheidend sein!
