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

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

Bremen Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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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: 7-10 Jahre Erfahrung in Datenengineering und analytischen Rollen.

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 Leistungsfähigkeit 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-Reporting, 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 Architekturebene definieren Sie die Datenmodelle, Pipelines und Governance, die das Executive Reporting und die Self-Service-Analytik 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 zwischen 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/trainieren, um diese umzusetzen.

Verantwortlichkeiten
  • 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
Erfahrung
  • 7–10+ Jahre Erfahrung in Data Engineering, 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
Benötigte Fähigkeiten
  • Fortgeschrittene SQL- und Datenmodellierungsexpertise
  • 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
Was wir bieten
  • 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 Altersvorsorge (BAV), die bis zur maximalen Höhe von TeamViewer aufgestockt werden
  • 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 Führungslunches
  • Hybrides und flexibles Arbeiten mit bis zu 50% Homeoffice
  • Work From Abroad-Programm, das bis zu 40 Tage Arbeit außerhalb Ihres Vertragslandes ermöglicht

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 feiern Vielfalt als einen unserer Kernwerte und laden Sie ein, gemeinsam mit uns eine der C-A-R-E-Initiativen voranzutreiben!

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, bis zu 40 Tage im Ausland zu arbeiten, sowie regelmäßige Teamevents und ein offenes Arbeitsumfeld machen TeamViewer zu einem idealen Ort für alle, die einen bedeutungsvollen Beitrag leisten möchten.

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Kontaktdaten:

TeamViewer Recruiting-Team

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

Fortgeschrittene SQL- und Datenmodellierungsexpertise
Starkes Verständnis von ELT/ETL-Konzepten und Pipeline-Zuverlässigkeit
Erfahrung 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
Erfahrung in der Gestaltung und Pflege analytischer Datenarchitekturen

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!