Data Analytics Tech Lead (m/f/d) - relocation
Data Analytics Tech Lead (m/f/d) - relocation

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Vollzeit 65000 - 85000 € / Jahr (geschätzt) Home Office möglich (teilweise)
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Transparent Hiring

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite ein talentiertes Data Analytics Team und löse komplexe technische Herausforderungen.
  • Arbeitgeber: Internationales Unternehmen mit innovativer Kultur und Fokus auf Datenanalyse.
  • Mitarbeitervorteile: Umfassende Umzugshilfe, hybrides Arbeitsmodell und Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Andere Informationen: Flexible Arbeitszeiten und ein starkes Engagement für dein Wohlbefinden.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und führe ein dynamisches Team zum Erfolg.
  • Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Führungserfahrung in Datenanalyse und agilem Projektmanagement.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 65000 - 85000 € pro Jahr.

Unser Partner, ein bekanntes internationales Unternehmen, sucht einen Data Analytics Tech Lead (m/w/d), um sein Team zu verstärken. Dies ist eine Vollzeitstelle im Raum Düsseldorf, Deutschland (teilweise Homeoffice ist möglich). Ein Umzug aus dem Ausland ist möglich.

Als Tech Leader spielen Sie eine Schlüsselrolle bei der Leitung und Entwicklung eines talentierten Data Analytics-Teams von 7 Personen. Ihr Hauptaugenmerk liegt auf der Lösung komplexer technischer Datenherausforderungen, um das Unternehmen in Richtung seiner Geschäftsziele zu treiben.

Ihre Aufgaben:

  • Leitung des Data & Analytics-Teams, Management gemäß agilen Werten und Prinzipien, um eine effiziente Projektlieferung und optimale Leistung sicherzustellen.
  • Förderung des Wachstums und der Entwicklung Ihrer Teammitglieder sowie enge Zusammenarbeit mit einem Product Owner und Chapter Leads.
  • Ausgewogenheit zwischen Personalmanagementverantwortlichkeiten und praktischen technischen Aufgaben, um sowohl Teamkohäsion als auch Projekterfolg zu gewährleisten.
  • Übernahme einer der Squad-Rollen: Data Scientist, Data Engineer, Product Owner, Frontend-Experte oder Machine Learning Engineer.
  • Zusammenarbeit mit Geschäftspartnern zur Entwicklung innovativer Strategien und Lösungen unter Nutzung modernster Techniken und Werkzeuge zur Erreichung und Übertreffung der Geschäftsziele.
  • Engagement in strategischen Kooperationen mit Stakeholdern zur Identifizierung von Möglichkeiten zur Prozessoptimierung und technologischen Weiterentwicklung.

Stellenanforderungen:

  • Abschluss in Informatik oder einem verwandten Bereich.
  • Mindestens 5 Jahre Führungserfahrung und/oder Projektmanagement im Bereich Daten & Analytics, die Ihre Fähigkeit zeigt, Teams zu führen und zu inspirieren, um die Unternehmensziele zu erreichen.
  • Umfangreiche Erfahrung in einer der folgenden Rollen: Data Scientist, Data Engineer, Product Owner, Frontend-Experte (Tableau) oder Machine Learning Engineer.
  • Nachweisliche Erfolge in großen Unternehmen, die Ihre Fähigkeit zeigen, in komplexen organisatorischen Strukturen zu gedeihen und Ergebnisse in großem Maßstab zu liefern.
  • Umfangreiche Erfahrung in der Umsetzung agiler Werte und Prinzipien, gepaart mit einer Leidenschaft für Innovation und kontinuierliche Verbesserung.
  • Praktische Erfahrung mit Microsoft Azure, Databricks und Apache Spark.
  • Fließende Englischkenntnisse auf C1-Niveau, die nahtlose Kommunikation und Zusammenarbeit in einem internationalen Umfeld ermöglichen.

Vorteile:

  • Umfassende Unterstützung beim Umzug für Sie und Ihre Familie, um einen reibungslosen Übergang in Ihre neue Rolle und Umgebung zu gewährleisten.
  • Umzugspaket zur Erleichterung Ihres Umzugs und zur Deckung anfänglicher Ausgaben.
  • Hybrides Arbeitsmodell, das Ihnen die Flexibilität bietet, berufliche und persönliche Verpflichtungen in Einklang zu bringen.
  • Zukunftsorientierte Schulungs- und Entwicklungsmöglichkeiten, die es Ihnen ermöglichen, in einer sich ständig weiterentwickelnden Branche an der Spitze zu bleiben.
  • Programm zum betrieblichen Gesundheitsmanagement, das Ihr Wohlbefinden priorisiert und sicherstellt, dass Sie sowohl im als auch außerhalb des Arbeitsplatzes gedeihen.

Wenn Sie interessiert sind und glauben, dass Sie die Anforderungen erfüllen, um dem Team als Data Analytics Tech Lead (m/w/d) beizutreten – bewerben Sie sich jetzt, indem Sie uns Ihren Lebenslauf zusenden.

Data Analytics Tech Lead (m/f/d) - relocation Arbeitgeber: Transparent Hiring

Unser Partner, ein renommiertes internationales Unternehmen, bietet Ihnen als Data Analytics Tech Lead (m/w/d) die Möglichkeit, in einem dynamischen und unterstützenden Arbeitsumfeld zu arbeiten. Mit umfassenden Umzugsunterstützungen und einem hybriden Arbeitsmodell fördern wir nicht nur Ihre berufliche Entwicklung, sondern auch Ihr persönliches Wohlbefinden durch ein betriebliches Gesundheitsmanagement. Hier haben Sie die Chance, in einem innovativen Team zu wachsen und an spannenden Projekten zu arbeiten, die einen echten Einfluss auf die Unternehmensziele haben.
Transparent Hiring

Kontaktperson:

Transparent Hiring HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Data Analytics Tech Lead (m/f/d) - relocation

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 technische Herausforderungen übst. Wir können dir helfen, die besten Antworten zu formulieren und deine Fähigkeiten zu präsentieren!

Tipp Nummer 3

Zeige deine Leidenschaft für Datenanalyse! Teile Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten unter Beweis stellen. Das wird dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.

Tipp Nummer 4

Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Analytics Tech Lead (m/f/d) - relocation

Führungskompetenz
Projektmanagement
Agile Methoden
Datenanalyse
Data Science
Data Engineering
Produktmanagement
Frontend-Expertise (Tableau)
Machine Learning
Microsoft Azure
Databricks
Apache Spark
Kommunikationsfähigkeiten
Teamführung
Innovationsfähigkeit

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeige deine Persönlichkeit. Wir wollen wissen, wer du wirklich bist und was dich motiviert, Teil unseres Teams zu werden.

Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, bevor du sie abschickst!

Zeig deine Erfolge!: Erzähle uns von deinen bisherigen Erfahrungen und Erfolgen im Bereich Data Analytics. Konkrete Beispiele helfen uns, deine Fähigkeiten besser einzuschätzen und zu sehen, wie du unser Team bereichern kannst.

Bewirb dich über unsere Website!: Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet, bewirb dich bitte über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und unkompliziert bearbeiten.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Transparent Hiring vorbereitest

Verstehe die Rolle und das Unternehmen

Mach dich mit der Unternehmensstruktur und den spezifischen Anforderungen der Position vertraut. Informiere dich über die aktuellen Projekte und Herausforderungen im Bereich Data Analytics, um gezielte Fragen stellen zu können.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an konkrete Situationen aus deiner bisherigen Berufserfahrung, in denen du deine Führungsqualitäten und technischen Fähigkeiten unter Beweis gestellt hast. Zeige, wie du agile Methoden erfolgreich angewendet hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.

Zeige Teamgeist und Kommunikationsfähigkeiten

Da du ein Team leiten wirst, ist es wichtig, dass du deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit und Kommunikation hervorhebst. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich mit verschiedenen Stakeholdern zusammengearbeitet hast, um innovative Lösungen zu entwickeln.

Frage nach Entwicklungsmöglichkeiten

Zeige dein Interesse an persönlicher und beruflicher Weiterentwicklung, indem du Fragen zu Schulungs- und Entwicklungsmöglichkeiten stellst. Dies zeigt, dass du langfristig denkst und bereit bist, in deine Karriere zu investieren.

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