Senior Data Analytics & Reporting Manager (f/m/x)

Diese Rolle ist verantwortlich für das Design, den Aufbau und die Verwaltung der Datenarchitektur und der Analyse-Engineering-Schicht von TeamViewer. Der Fokus liegt auf der Schaffung einer skalierbaren, zuverlässigen Datenbasis, die GTM-Berichterstattung, Prognosen und fortgeschrittene Analysen in den Bereichen Marketing, Vertrieb, Kundenerfahrung und Finanzen unterstützt. Anstatt hauptsächlich Berichte zu erstellen, besitzt diese Rolle, wie GTM-Daten erfasst, transformiert, modelliert und bereitgestellt werden. Auf Architektur-Ebene definieren Sie die Datenmodelle, Pipelines und Governance, die das Executive Reporting und die Self-Service-Analytik unterstützen. Sie leiten ein kleines Team von Datenanalysten und arbeiten eng mit funktionsübergreifenden Datenengineering-Ressourcen zusammen, um praktisch in Architektur und Implementierung tätig zu sein. Diese Rolle befindet sich an der Schnittstelle von Datenengineering, Datenanalyse und RevOps, mit einem starken Schwerpunkt auf dem Aufbau langlebiger Systeme anstelle von einmaligen Berichten.

Verantwortlichkeiten

• Entwerfen und Besitzen der End-to-End-GTM-Datenarchitektur, von Quellsystemen über Transformationsschichten bis hin zum BI-Konsum.
• Aufbauen und Pflegen skalierbarer Datenmodelle, die vollständige Trichter- und Umsatzanalysen unterstützen.
• Entwickeln und Verwalten von ELT/ETL-Pipelines zur Integration von CRM-, Marketing-Automation-, Finanz- und Kundenplattformen.
• Sicherstellen, dass Datenpipelines zuverlässig, überwacht, leistungsfähig und gut dokumentiert sind.
• Partnerschaft mit zentralen Daten- und Engineering-Teams, wo dies zutrifft, um sich an breiteren Architekturstandards auszurichten.

Revenue & GTM Datenmodellierung

• Besitzen der kanonischen Datenmodelle für Marketing, Vertrieb, Pipeline, Umsatz, Retention und Expansion.
• Übersetzen von Geschäftsprozessen in langlebige analytische Schemata anstelle von berichtsspezifischer Logik.
• Standardisieren von Ereignis-, Objekt- und Metrikdefinitionen über Systeme hinweg.
• Unterstützen komplexer Umsatzanwendungsfälle wie Lead-Zuordnung, Prognosen, Kohortenanalysen, Trichterkonversion und Lebenszyklusberichterstattung.
• Sicherstellen, dass Datenmodelle sowohl historische Genauigkeit als auch zukunftsorientierte Analysen unterstützen.

BI-Ermöglichung & Semantische Schicht

• Definieren, wie transformierte Daten BI-Tools wie Power BI und Tableau bereitgestellt werden.
• Aufbauen und Pflegen einer verwalteten semantischen Schicht zur Ermöglichung von Self-Service-Analysen.
• Sicherstellen, dass Dashboards von konsistenten, wiederverwendbaren Datenmodellen angetrieben werden, anstatt von eingebetteter Logik.
• Reduzieren von Duplikationen, manuellen Berechnungen und Ad-hoc-Berichtsschulden in der gesamten Organisation.
• Sicherstellen einer nahtlosen Abgleichfähigkeit zwischen ERP- und CRM-Daten, verwaltet durch BI.

Datenqualität, Governance & Zuverlässigkeit

• Einrichten von Datenqualitätsprüfungen, Validierungsregeln und Abgleichprozessen.
• Besitzen der Metrik-Governance in Partnerschaft mit RevOps und Finanzen.
• Implementieren von Dokumentation, Änderungssteuerung und Versionierung für Kerndatensätze.
• Als Verantwortlicher für die Richtigkeit und Konsistenz der GTM-Daten fungieren.

Automatisierung & Ermöglichung fortgeschrittener Analysen

• Manuelle Berichterstattung und spreadsheetbasierte Workflows durch technische Lösungen eliminieren.
• Ermöglichen von nachgelagerten Anwendungsfällen wie Prognosemodellen, Anomalieerkennung und KI-gesteuerten Einblicken.
• Sicherstellen, dass Datenstrukturen für Experimente und fortgeschrittene Analysen geeignet sind.

Teamführung

• Leiten und Entwickeln eines kleinen Teams von Analyseingenieuren und Senior Analysten.
• Festlegen von Ingenieurstandards für Datenmodellierung, Pipeline-Entwicklung, Tests und Dokumentation.
• Ausbalancieren von praktischer Lieferung mit Teamentwicklung und Priorisierung des Backlogs.
• Starke Zusammenarbeit mit RevOps, Finanzen, IT und zentralen Datenteams aufbauen.

Stakeholder-Partnerschaft

• Eng mit GTM- und Finanzleitern zusammenarbeiten, um analytische Bedürfnisse in Entscheidungen zur Datenarchitektur zu übersetzen.
• Technische Anleitung geben, was machbar, skalierbar und nachhaltig ist.
• Executive Reporting unterstützen, indem sichergestellt wird, dass die zugrunde liegende Datenbasis solide ist.

Erfahrung

• 7–10+ Jahre Erfahrung in Datenengineering, Analyseengineering oder fortgeschrittenen BI-Rollen.
• Nachgewiesene Erfahrung im Design und in der Wartung analytischer Datenarchitekturen, einschließlich der Einrichtung von Datenwürfeln/Datenlager.
• Erfahrung in der Verwaltung von SQL-basierten Transformationsschichten und Datenmodellen in großem Maßstab.
• Erfahrung in der Integration mehrerer SaaS-Systeme und -Tools in eine einheitliche analytische Umgebung.
• Erfahrung in der Arbeit mit GTM-, Umsatz- oder Geschäftsdaten in einem SaaS-Unternehmen mit angemessenem kommerziellen Verständnis, fähig, die wichtigsten Treiber und Prioritäten verschiedener GTM-Teams zu verstehen, einschließlich Marketing, Vertrieb, Kundenservice, Erneuerungen usw.
• Erfahrung in der Führung und Schulung technischer Analyse- oder Datenteams sowohl für die Karriereentwicklung als auch für das große Ganze.

Erforderliche Fähigkeiten

• Fortgeschrittene SQL- und Datenmodellierungsexpertise.
• Starkes Verständnis von ELT/ETL-Konzepten und Pipeline-Zuverlässigkeit.
• Erfahrung in der Arbeit mit modernen Analyse-Stacks und Cloud-Datenplattformen.
• Starkes Verständnis von Umsatz- und GTM-Datenstrukturen.
• Fähigkeit, Geschäftsanforderungen mit langfristiger architektonischer Integrität in Einklang zu bringen.
• Klare, pragmatische Kommunikation mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern.

Bevorzugte Qualifikationen

• Hintergrund in Analytics Engineering (dbt-stilistische Modellierungsansätze).
• Erfahrung in der Unterstützung von Umsatzprognosen oder finanziellen Berichtmodellen.
• Erfahrung in multi-regionalen SaaS-Umgebungen.
• Exposition gegenüber KI-gestützten Analysen oder ML-bereiten Datenarchitekturen.

Was wir bieten

• Onsite-Onboarding in unserem HQ-Büro für einen optimalen Start.
• Große Vergütungs- und Leistungspakete, einschließlich Unternehmensleistungsbonus oder Verkaufsbonus, Unternehmensaktien und regelmäßige Gehaltsüberprüfungen.
• Prämien für die private Rentenversicherung (BAV) bis zur maximalen Höhe werden von TeamViewer aufgestockt.
• Öffentlichkeitsfreundliche Büros.
• Option zur Anmietung eines E-Bikes (nur Deutschland).
• Besondere Konditionen für lokale Fitnessstudios.
• Zugang zur Corporate Benefits-Plattform mit vielen Rabatten.
• Regelmäßige Teamevents und unternehmensweite Feiern.
• Offene Türpolitik, keine Kleiderordnung, häufige All-Hands- und Führungslunches.
• Hybrides und flexibles Arbeiten mit bis zu 50% Homeoffice.
• Work From Abroad-Programm, das bis zu 40 Tage Arbeit außerhalb Ihres Vertragslandes ermöglicht.
• Wir feiern Vielfalt als einen unserer Kernwerte, schließen Sie sich uns an und treiben Sie gemeinsam eine der C-A-R-E-Initiativen voran!

TeamViewer ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, und setzt sich für den Aufbau einer integrativen Kultur ein, in der sich jeder willkommen und unterstützt fühlt. Wir C‑A‑R‑E und verstehen, dass unsere vielfältige, werteorientierte Kultur uns stärker macht. Während wir weiterhin als Unternehmen wachsen, konzentrieren wir uns auch darauf, unseren Mitarbeitern zu ermöglichen, sowohl persönlich als auch beruflich zu wachsen. Wir sind stolz darauf, ein offenes und einladendes Arbeitsumfeld zu haben, das Sie dazu ermächtigt, Ihr Bestes zu geben, unabhängig von Geschlecht, zivilem oder familiärem Status, sexueller Orientierung, Religion, Alter, Behinderung, Bildungsniveau oder Rasse.