Manager, Data Science (Product Analytics)
Manager, Data Science (Product Analytics)

Manager, Data Science (Product Analytics)

Vollzeit 50000 - 70000 € / Jahr (geschätzt) Home Office möglich
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Wikimedia

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite ein Team von Datenwissenschaftlern zur Analyse und Verbesserung von Produktstrategien.
  • Arbeitgeber: Wikimedia Foundation, eine gemeinnützige Organisation mit einer Mission für freies Wissen.
  • Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zur Remote-Arbeit.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Wissens und arbeite an bedeutenden Projekten mit globaler Reichweite.
  • Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse, Teamführung und ein starkes Engagement für Vielfalt.
  • Andere Informationen: Dynamisches, inklusives Umfeld mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 50000 - 70000 € pro Jahr.

Die Wikimedia Foundation sucht einen Data Science Manager, um das Product Analytics-Team zu leiten, das an den Senior Director, Research and Decision Science berichtet. In dieser Rolle führen Sie ein Team von Datenwissenschaftlern, deren Erkenntnisse Strategien und Taktiken leiten, die darauf abzielen, unsere Vision zu erreichen: eine Welt, in der jeder Mensch frei am Wissen aller teilhaben kann.

Ihr Team arbeitet mit Produktmanagern, Designern, Ingenieuren und Kollegen aus der Wikimedia-Bewegung zusammen, um umsetzbare und zugängliche Daten und Erkenntnisse zu produzieren und zu teilen, die die Entscheidungsfindung innerhalb der Stiftung und in den Wikimedia-Gemeinschaften informieren.

Als Data Science Manager für Product Analytics sind Sie verantwortlich für:

  • Die rechtzeitige Lieferung genauer quantitativer Daten und Erkenntnisse zur Informierung von Strategien, zur Leitung von Produktentscheidungen und zur Bewertung der Auswirkungen von Produktentwicklungsarbeiten.
  • Die Personalführung eines Teams von etwa sieben Datenwissenschaftlern und die Förderung einer stark kollaborativen und inklusiven Kultur des Vertrauens, der Exzellenz und der Ermächtigung.
  • Das Mentoring von Teammitgliedern in kritischem Denken, datengestütztem Geschichtenerzählen, technischen Fähigkeiten und Partnerschaften mit Stakeholdern.
  • Die Zusammenarbeit mit den Experiment Platform & Data Engineering-Teams zum Aufbau und zur Pflege von Datenprodukten, die Daten und Erkenntnisse zugänglich machen.
  • Die kontinuierliche Entwicklung und Verbesserung von Experimentier- und Messbest Practices, Produktgesundheitsmetriken, Visualisierungen und Berichten für eine einfachere Interpretation und erhöhte Zugänglichkeit.

Fähigkeiten und Erfahrungen:

  • Tiefe Erfahrung mit experimentellem Design und Statistik, angewendet auf Daten von Internet-Nutzern oder Nutzererfahrungen.
  • Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Produktentwicklungsteams in einem schnelllebigen Umfeld.
  • Vorherige Erfahrung als People Manager.
  • Engagement für Gleichheit, Inklusion und Vielfalt.
  • Erfahrung mit großen Datenverarbeitungs- und Speichertools (wir verwenden Hadoop, Hive, Presto und Spark).

Qualitäten, die uns wichtig sind:

  • Fähigkeit, den Einfluss von Daten zu erkennen und Ergebnisse sowie Empfehlungen klar zu kommunizieren.
  • Empathie und Engagement für die Zusammenarbeit mit Wikimedia-Partnern und Freiwilligengemeinschaften.
  • Diskretion und Kompetenz im Umgang mit sensiblen oder vertraulichen Daten.
  • Neugier und kritisches Denken; ein lebenslanger Lerner, der Situationen aus verschiedenen Perspektiven betrachtet.
  • Ein Coach und Mentor mit hoher emotionaler Intelligenz.
  • Ein Facilitator mit starken Kollaborationsfähigkeiten und einem Ansatz zur Ermächtigung.
  • Engagement für die Mission der Organisation und unsere Werte.
  • Selbstmotiviert mit der Fähigkeit, durch Unklarheiten und Komplexität zu navigieren.

Zusätzlich würden wir uns freuen, wenn Sie:

  • Interesse an ethischem Datenmanagement und Datenschutzpraktiken haben.
  • Zu Wikimedia-Projekten beigetragen haben oder Erfahrung in anderen Open-Source-Projekten haben.
  • Erfahrung mit Superset, Growthbook oder anderen Open-Source-Test-, Datenvisualisierungs- oder Reporting-Tools haben.

Die Wikimedia Foundation ist die gemeinnützige Organisation, die Wikipedia und die anderen Wikimedia-Projekte betreibt. Unsere Vision ist eine Welt, in der jeder Mensch frei am Wissen aller teilhaben kann. Wir glauben, dass jeder das Potenzial hat, etwas zu unserem gemeinsamen Wissen beizutragen, und dass jeder in der Lage sein sollte, auf dieses Wissen frei zuzugreifen.

Manager, Data Science (Product Analytics) Arbeitgeber: Wikimedia

Die Wikimedia Foundation ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inklusive und kollaborative Arbeitskultur fördert, in der Mitarbeiter die Möglichkeit haben, ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln und einen bedeutenden Beitrag zur globalen Wissensverbreitung zu leisten. Mit einem wettbewerbsfähigen Gehalt, flexiblen Arbeitszeiten und der Möglichkeit, remote aus über 40 Ländern zu arbeiten, bietet die Stiftung nicht nur ein unterstützendes Umfeld, sondern auch die Chance, an innovativen Projekten zu arbeiten, die das Leben von Millionen Menschen beeinflussen. Hier wird Wert auf persönliche Entwicklung gelegt, während man gleichzeitig Teil einer Mission ist, die darauf abzielt, Wissen für alle zugänglich zu machen.
Wikimedia

Kontaktperson:

Wikimedia HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Manager, Data Science (Product Analytics)

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 übst und deine Erfolge präsentierst. Wir können dir helfen, deine Antworten zu verfeinern und sicherzustellen, dass du selbstbewusst auftrittst.

Tipp Nummer 3

Sei proaktiv und zeige dein Interesse! Wenn du eine Stelle im Auge hast, zögere nicht, direkt bei uns nachzufragen oder dich über unsere Website zu bewerben. Wir lieben es, von motivierten Kandidaten zu hören!

Tipp Nummer 4

Denke an deine Soft Skills! In einem Team wie unserem sind Empathie und Zusammenarbeit entscheidend. Zeige, dass du ein Teamplayer bist und bereit bist, andere zu unterstützen.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Manager, Data Science (Product Analytics)

Datenanalyse
Experimentelles Design
Statistik
Teamführung
Zusammenarbeit mit Produktentwicklungsteams
Mentoring
Datenverarbeitung und -speicherung (Hadoop, Hive, Presto, Spark)
Kommunikationsfähigkeiten
Kritisches Denken
Empathie
Emotionale Intelligenz
Agilität im Lernen
Vertraulichkeit im Umgang mit sensiblen Daten
Engagement für Vielfalt und Inklusion
Fähigkeit zur Problemlösung

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei authentisch!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei einfach du selbst. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert, Teil unseres Teams zu werden. Authentizität kommt immer gut an!

Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Erzähl uns von Projekten, bei denen du Datenanalysen durchgeführt hast oder wie du dein Team geleitet hast.

Achte auf die Details!: Überprüfe deine Bewerbung auf Rechtschreib- und Grammatikfehler. Ein sauberer und professioneller Auftritt zeigt, dass du dir Mühe gibst und die Position ernst nimmst.

Bewirb dich über unsere Website!: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und effizient bearbeitet wird. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Wikimedia vorbereitest

Verstehe die Mission der Wikimedia Foundation

Mach dich mit der Vision und den Werten der Wikimedia Foundation vertraut. Zeige in deinem Interview, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch ein echtes Interesse an der Mission, Wissen für alle zugänglich zu machen.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an spezifische Situationen aus deiner bisherigen Berufserfahrung, in denen du erfolgreich Datenanalysen durchgeführt oder dein Team geleitet hast. Diese Beispiele helfen dir, deine Fähigkeiten und Erfahrungen greifbar zu machen.

Zeige deine Führungsqualitäten

Da du ein Team von Data Scientists leiten wirst, ist es wichtig, dass du deine Fähigkeit zur Teamführung und Mentoring unter Beweis stellst. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, wie du eine inklusive und kollaborative Teamkultur fördern würdest.

Stelle kluge Fragen

Bereite einige durchdachte Fragen vor, die zeigen, dass du dich mit der Rolle und dem Unternehmen auseinandergesetzt hast. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Bereich Produktanalytik oder wie das Team mit anderen Abteilungen zusammenarbeitet.

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