Senior Manager GTM Data Analytics & Engineering

Own and scale TeamViewer’s GTM data foundation. Lead analytics engineering across sales, marketing, and finance - building durable models and a reliable data layer.

TeamViewer bietet eine führende Digital Workplace-Plattform, die Menschen mit Technologie verbindet und digitale Prozesse ermöglicht, verbessert und automatisiert, um die Arbeit effizienter zu gestalten. Unsere Softwarelösungen nutzen die Kraft der KI und gestalten die Zukunft der Digitalisierung.

Wir glauben, dass unsere vielfältigen Teams und unsere starke Unternehmenskultur der Schlüssel zum Erfolg unserer Produkte und Technologien sind, auf die Hunderte Millionen von Nutzern weltweit und rund 645.000 Kunden aus allen Branchen angewiesen sind. Mit mehr als 1.900 Mitarbeitern weltweit feiern wir die einzigartigen Perspektiven und Talente, die jeder Einzelne mitbringt, und fördern ein dynamisches Arbeitsumfeld, in dem neue Ideen gedeihen können. Sind Sie bereit, unserem Team beizutreten und einen Unterschied zu machen?

Diese Rolle ist verantwortlich für das Design, den Aufbau und die Verwaltung der Revenue-Datenarchitektur und der Analytics-Engineering-Schicht von TeamViewer. Der Fokus liegt auf der Schaffung einer skalierbaren, zuverlässigen Datenbasis, die GTM-Berichterstattung, Prognosen und fortgeschrittene Analysen in Marketing, Vertrieb, Kundenerfahrung und Finanzen unterstützt.

Statt hauptsächlich Berichte zu erstellen, ist diese Rolle dafür verantwortlich, wie GTM-Daten erfasst, transformiert, modelliert und bereitgestellt werden. Auf Architektur-Ebene definieren Sie die Datenmodelle, Pipelines und Governance, die die Executive Reporting und Self-Service-Analysen 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 Data Engineering, Data Analytics und RevOps, mit einem starken Schwerpunkt auf dem Aufbau langlebiger Systeme anstelle von einmaligen Berichten. Der richtige Kandidat ist ein Spieler/Coach mit der Fähigkeit, erforderliche Änderungen zu entwerfen und andere zu coachen/training, um diese umzusetzen.

• Datenarchitektur & Analytics Engineering: Entwerfen und Verwalten der End-to-End-GTM-Datenarchitektur, von Quellsystemen über Transformationsschichten bis hin zur BI-Nutzung.
• Revenue & GTM-Datenmodellierung: Verantwortung für die kanonischen Datenmodelle für Marketing, Vertrieb, Pipeline, Umsatz, Retention und Expansion.
• BI Enablement & Semantische Schicht: Definieren, wie transformierte Daten BI-Tools wie Power BI und Tableau bereitgestellt werden.
• Datenqualität, Governance & Zuverlässigkeit: Etablierung von Datenqualitätsprüfungen, Validierungsregeln und Rekonsilierungsprozessen.
• Automatisierung & Enablement fortgeschrittener Analytik: Beseitigung manueller Berichterstattung und spreadsheet-basierter Workflows durch technische Lösungen.
• Teamführung: Leitung und Entwicklung eines kleinen Teams von Analytics Engineers und Senior Analysts.
• Stakeholder-Partnerschaft: Enge Zusammenarbeit mit GTM- und Finanzleitern, um analytische Bedürfnisse in Entscheidungen zur Datenarchitektur zu übersetzen.

• 7–10+ Jahre Erfahrung in Datenengineering, Analytics Engineering 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 entsprechendem kommerziellen Verständnis.
• Erfahrung in der Führung und Schulung technischer Analyse- oder Datenteams.

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

• Hintergrund in Analytics Engineering (dbt-stilistische Modellierungsansätze).
• Erfahrung in der Unterstützung von Umsatzprognosen oder finanziellen Berichterstattungsmodellen.
• Erfahrung in multi-regionalen SaaS-Umgebungen.
• Einblick in KI-gestützte Analytik oder ML-bereite Datenarchitekturen.

• Onsite-Onboarding in unserem HQ-Büro für einen optimalen Start.
• Große Vergütungs- und Leistungspakete, einschließlich Unternehmensbonus 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).
• Sonderkonditionen für lokale Fitnessstudios.
• Zugang zur Corporate Benefits-Plattform mit vielen Rabatten.
• Regelmäßige Teamevents und unternehmensweite Feiern.
• Offene Türpolitik, keine Kleiderordnung, häufige All Hands und Leadership Lunches.
• 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.

TeamViewer ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet und sich verpflichtet hat, eine integrative Kultur aufzubauen, in der sich jeder willkommen und unterstützt fühlt.