Senior Data Analytics & Reporting Manager

TeamViewer bietet eine führende Digital Workplace-Plattform, die Menschen mit Technologie verbindet und digitale Prozesse verbessert und automatisiert. 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 Nutzer 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.

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, 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 Geschäftsberichte und Self-Service-Analysen unterstützen.

Sie werden ein kleines Team von Datenanalysten leiten und eng mit funktionsübergreifenden Datenengineering-Ressourcen zusammenarbeiten, 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. Der richtige Kandidat ist ein Spieler/Coach mit der Fähigkeit, erforderliche Änderungen zu entwerfen und andere zu coachen/training, um diese umzusetzen.

• Design und Verwaltung der End-to-End-GTM-Datenarchitektur, von Quellsystemen über Transformationsschichten bis hin zur BI-Nutzung
• Aufbau und Pflege skalierbarer Datenmodelle, die vollständige Trichter- und Umsatzanalysen unterstützen
• Entwicklung und Verwaltung von ELT/ETL-Pipelines zur Integration von CRM-, Marketingautomatisierungs-, Finanz- und Kundenplattformen
• Sicherstellen, dass Datenpipelines zuverlässig, überwacht, leistungsfähig und gut dokumentiert sind
• Partnerschaft mit zentralen Daten- und Engineering-Teams, wo dies zutreffend ist, um sich an breitere Architekturstandards anzupassen

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

• Definition, wie transformierte Daten BI-Tools wie Power BI und Tableau bereitgestellt werden
• Aufbau und Pflege einer verwalteten semantischen Schicht zur Ermöglichung von Self-Service-Analysen
• Sicherstellen, dass Dashboards von konsistenten, wiederverwendbaren Datenmodellen angetrieben werden, anstatt von eingebetteter Logik
• Reduzierung von Duplikationen, manuellen Berechnungen und ad-hoc Berichterstattungsverschuldung in der gesamten Organisation
• Sicherstellen einer nahtlosen Abgleichfähigkeit zwischen ERP- und CRM-Daten, verwaltet durch BI

• Einrichtung von Datenqualitätsprüfungen, Validierungsregeln und Abgleichprozessen
• Verantwortung für die Metrik-Governance in Partnerschaft mit RevOps und Finanzen
• Implementierung von Dokumentation, Änderungssteuerung und Versionierung für Kerndatensätze
• Agieren als Verantwortlicher für die Richtigkeit und Konsistenz der GTM-Daten

• Eliminierung manueller Berichterstattung und spreadsheet-basierter Workflows durch technische Lösungen
• Ermöglichung nachgelagerter Anwendungsfälle wie Prognosemodelle, Anomalieerkennung und KI-gesteuerte Einblicke

• Leitung und Entwicklung eines kleinen Teams von Analyse-Ingenieuren und Senior-Analysten
• Festlegung von Ingenieurstandards für Datenmodellierung, Pipeline-Entwicklung, Tests und Dokumentation
• Balance zwischen praktischer Lieferung und Teamentwicklung sowie Priorisierung des Backlogs
• Aufbau starker Zusammenarbeit mit RevOps, Finanzen, IT und zentralen Datenteams

• Enge Zusammenarbeit mit GTM- und Finanzleitern, um analytische Bedürfnisse in Entscheidungen zur Datenarchitektur zu übersetzen
• Technische Anleitung zu dem, was machbar, skalierbar und nachhaltig ist
• Unterstützung der Geschäftsberichterstattung, indem sichergestellt wird, dass die zugrunde liegende Datenbasis solide ist

• 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 Verantwortung für SQL-basierte Transformationsschichten und Datenmodelle 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

• 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
• Klarer, pragmatischer Austausch 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
• Exposition gegenüber KI-gestützten Analysen oder ML-bereiten Datenarchitekturen

Was wir bieten: Vor-Ort-Onboarding in unserem HQ-Büro für einen optimalen Start, großartige Vergütungs- und Leistungspakete, einschließlich Unternehmensbonus oder Verkaufsbonus, Unternehmensaktien und regelmäßige Gehaltsüberprüfungen, Prämien für die private Rentenversicherung (BAV), die bis zur maximalen Höhe von TeamViewer aufgestockt werden, öffentliche Verkehrsmittel-freundliche Büros, Möglichkeit 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 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 verpflichtet sich, eine integrative Kultur aufzubauen, 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, Zivil- oder Familienstand, sexueller Orientierung, Religion, Alter, Behinderung, Bildungsgrad oder Rasse.