Senior Manager GTM Data Analytics & Engineering
Senior Manager GTM Data Analytics & Engineering

Senior Manager GTM Data Analytics & Engineering

Bremen Vollzeit 80000 - 110000 € / Jahr (geschätzt) Home Office möglich (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite ein Team, das innovative Datenarchitekturen und Analysen für unser Unternehmen entwickelt.
  • Arbeitgeber: TeamViewer, ein führendes Unternehmen im Bereich Softwarelösungen mit inklusiver Kultur.
  • Mitarbeitervorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Optionen und zahlreiche Mitarbeitervergünstigungen.
  • Andere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten und regelmäßigen Teamevents.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten mit modernster Technologie.
  • Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 7 Jahre Erfahrung in Datenengineering und analytischen Rollen, starke SQL-Kenntnisse.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 80000 - 110000 € pro Jahr.

Verantwortlichkeiten

  • Datenarchitektur & Analytics Engineering
    • Entwerfen und Eigentum der End-to-End GTM-Datenarchitektur, von Quellsystemen über Transformationsschichten bis hin zum BI-Konsum.
    • Erstellen und Pflegen skalierbarer Datenmodelle, die vollständige Trichter- und Umsatzanalysen unterstützen.
    • Entwickeln und Verwalten 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 anwendbar, um sich an breitere Architekturstandards anzupassen.
  • Umsatz- & GTM-Datenmodellierung
    • Eigentum der kanonischen Datenmodelle für Marketing, Vertrieb, Pipeline, Umsatz, Bindung und Expansion.
    • Übersetzen von Geschäftsprozessen in dauerhafte 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.
    • Erstellen 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 Berichterstattungsschulden 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.
    • Eigentum 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 Analytik
    • 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 Analytik geeignet sind.
  • Teamführung
    • Leiten und Entwickeln eines kleinen Teams von Analytics Engineers und Senior Analysts.
    • Setzen von Engineering-Standards für Datenmodellierung, Pipeline-Entwicklung, Tests und Dokumentation.
    • Ausbalancieren von praktischer Lieferung mit Teamwachstum 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.
    • Unterstützen der Berichterstattung auf Führungsebene, indem sichergestellt wird, dass die zugrunde liegende Datenbasis solide ist.

Erfahrung

  • 7–10+ Jahre Erfahrung in Datenengineering, Analytics Engineering oder fortgeschrittenen BI-Rollen.
  • Nachgewiesene Erfahrung im Entwerfen und Pflegen analytischer Datenarchitekturen, einschließlich Datenwürfel/Datenlager-Setup.
  • Erfahrung im Eigentum von SQL-basierten Transformationsschichten und Datenmodellen in großem Maßstab.
  • Erfahrung in der Integration mehrerer SaaS-Systeme & -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 & Prioritäten verschiedener GTM-Teams zu verstehen, einschließlich Marketing, Vertrieb, Customer Success, Erneuerungen usw.
  • Erfahrung in der Leitung & 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 Analytik-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.

Bevorzugte Qualifikationen

  • 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

  • Onsite-Onboarding in unserem HQ-Büro für einen optimalen Start.
  • Große Vergütungs- und Leistungspakete, einschließlich Unternehmensleistungsbonus oder Verkaufsbonus, Unternehmensaktien und regelmäßigen 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 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 ermächtigt, Ihr Bestes zu geben, unabhängig von Geschlecht, zivilem oder familiärem Status, sexueller Orientierung, Religion, Alter, Behinderung, Bildungsniveau oder Rasse.

Senior Manager GTM Data Analytics & Engineering Arbeitgeber: TeamViewer

TeamViewer ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein wettbewerbsfähiges Gehalt und umfassende Sozialleistungen bietet, sondern auch eine offene und inklusive Unternehmenskultur fördert. Mit flexiblen Arbeitszeiten, der Möglichkeit, bis zu 50% im Homeoffice zu arbeiten, und einem Programm für das Arbeiten im Ausland, unterstützt TeamViewer die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter in einem dynamischen Umfeld. Regelmäßige Teamevents und eine klare Kommunikation zwischen den Abteilungen tragen dazu bei, dass sich jeder Mitarbeiter wertgeschätzt und integriert fühlt.
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Kontaktperson:

TeamViewer HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Senior Manager GTM Data Analytics & Engineering

Tipp Nummer 1

Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung brauchst!

Tipp Nummer 2

Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und Szenarien durchgehst. Übe deine Antworten laut, damit du selbstbewusst rüberkommst. Wir können dir auch helfen, wenn du Feedback brauchst!

Tipp Nummer 3

Sei proaktiv und folge nach dem Gespräch nach! Ein kurzes Dankeschön per E-Mail zeigt dein Interesse und bleibt im Gedächtnis. Wenn du Hilfe beim Formulieren brauchst, sag Bescheid!

Tipp Nummer 4

Nutze unsere Website, um dich direkt zu bewerben! Das macht es einfacher für uns, deine Bewerbung zu sehen und dich schneller zu kontaktieren. Lass uns gemeinsam den nächsten Schritt gehen!

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Manager GTM Data Analytics & Engineering

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
Erfahrung in der Integration mehrerer SaaS-Systeme und -Tools in eine einheitliche analytische Umgebung
Fähigkeit zur Führung und Entwicklung technischer Analyse- oder Datenteams
Kenntnisse in der Automatisierung und fortgeschrittener Analyse
Erfahrung in der Unterstützung von Umsatzprognosen oder finanziellen Berichtsmodellen
Kenntnisse in der Dokumentation, Änderungssteuerung und Versionierung von Kerndatensätzen

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Note und erzähle uns, warum du dich für die Position interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig und hebt dich von anderen ab.

Sei konkret!: Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, sei konkret! Nenne Beispiele, die zeigen, wie du ähnliche Herausforderungen gemeistert hast. Das hilft uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen und zu sehen, wie du ins Team passt.

Achte auf die Details!: Überprüfe deine Bewerbung auf Rechtschreib- und Grammatikfehler. Eine saubere und fehlerfreie Bewerbung zeigt uns, dass du sorgfältig arbeitest und Wert auf Qualität legst. Wir lieben es, wenn alles gut dokumentiert ist!

Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns ankommt und wir sie zügig bearbeiten können.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei TeamViewer vorbereitest

Verstehe die Datenarchitektur

Mach dich mit den Grundlagen der Datenarchitektur vertraut, die für die Position wichtig sind. Sei bereit, über deine Erfahrungen mit ELT/ETL-Pipelines und der Integration von CRM- und Marketing-Automation-Tools zu sprechen.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Zeige, wie du komplexe Datenmodelle erstellt und verwaltet hast, um geschäftliche Anforderungen zu erfüllen.

Kommunikation ist der Schlüssel

Sei darauf vorbereitet, technische Konzepte klar und verständlich zu erklären. Du wirst mit verschiedenen Stakeholdern arbeiten, also übe, wie du technische Informationen für nicht-technische Personen aufbereiten kannst.

Teamführung und Zusammenarbeit

Bereite dich darauf vor, über deine Erfahrungen in der Führung von Teams zu sprechen. Betone, wie du die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen gefördert hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.

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