Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verwalte die Datenarchitektur für Umsatzanalysen und Berichterstattung.
- Unternehmen: TeamViewer, ein führendes Unternehmen im Bereich digitale Arbeitsplatzlösungen.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und zahlreiche Mitarbeitervergünstigungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf persönliche und berufliche Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an innovativen Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und analytischen Rollen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
TeamViewer bietet eine führende Digital Workplace-Plattform, die Menschen mit Technologie verbindet und digitale Prozesse verbessert und automatisiert. Unsere Softwarelösungen nutzen die Kraft von 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 Analytics-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.
Zu den Verantwortlichkeiten gehören:
- 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, die CRM-, Marketing-Automatisierungs-, Finanz- und Kundenplattformen integrieren
- Sicherstellung, dass Datenpipelines zuverlässig, überwacht, leistungsfähig und gut dokumentiert sind
- Partnerschaft mit zentralen Daten- und Engineering-Teams, um sich an breitere Architekturstandards anzupassen
Zusätzlich sind folgende Punkte wichtig:
- Eigentum an den kanonischen Datenmodellen für Marketing, Vertrieb, Pipeline, Umsatz, Retention und Expansion
- Übersetzung von Geschäftsprozessen in dauerhafte analytische Schemata
- Standardisierung von Ereignis-, Objekt- und Metrikdefinitionen über Systeme hinweg
- Unterstützung komplexer Umsatzanwendungsfälle wie Lead-Zuordnung, Prognosen, Kohortenanalysen, Trichterkonversion und Lebenszyklusberichterstattung
- 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
- Einrichtung von Datenqualitätsprüfungen, Validierungsregeln und Rekonsilierungsprozessen
- Führung und Entwicklung eines kleinen Teams von Analytics-Ingenieuren und Senior-Analysten
Erforderliche Erfahrungen:
- 7–10+ Jahre Erfahrung in Datenengineering, Analytics Engineering oder fortgeschrittenen BI-Rollen
- Nachgewiesene Erfahrung im Design und in der Wartung analytischer Datenarchitekturen
- 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
Wir bieten:
- Onsite-Onboarding in unserem HQ-Büro für einen optimalen Start
- Große Vergütungs- und Leistungspakete, einschließlich Unternehmensbonus oder Verkaufsbonus, Unternehmensaktien und regelmäßige Gehaltsüberprüfungen
- Option zur Anmietung eines E-Bikes (nur Deutschland)
- Regelmäßige Teamevents und unternehmensweite Feiern
- Hybrides und flexibles Arbeiten mit bis zu 50% Homeoffice
TeamViewer ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet und sich verpflichtet hat, eine integrative Kultur aufzubauen, in der sich jeder willkommen und unterstützt fühlt.
Senior Data Analytics & Reporting Manager (f/m/x) Arbeitgeber: TeamViewer
TeamViewer ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Unternehmenskultur fördert, in der Vielfalt geschätzt wird. Mit attraktiven Vergütungspaketen, flexiblen Arbeitszeiten und umfangreichen Entwicklungsmöglichkeiten bietet das Unternehmen seinen Mitarbeitern die Chance, sowohl persönlich als auch beruflich zu wachsen. Die Möglichkeit, im Homeoffice zu arbeiten und an regelmäßigen Teamevents teilzunehmen, macht TeamViewer zu einem idealen Arbeitsplatz für alle, die einen bedeutungsvollen Beitrag leisten möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Analytics & Reporting Manager (f/m/x) erhalten könnten
✨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 TeamViewer 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 Senior Data Analytics & Reporting Manager (f/m/x) 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 Senior Data Analytics & Reporting Manager (f/m/x) bei TeamViewer gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei TeamViewer 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 TeamViewer entscheidend sein!