Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Datenwissenschaftlern zur Analyse und Verbesserung von Produktstrategien.
- Unternehmen: Wikimedia Foundation, eine gemeinnützige Organisation mit einer Mission für freies Wissen.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zur Remote-Arbeit.
- Weitere Informationen: Dynamisches, inklusives Umfeld mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Wissens und arbeite an bedeutenden Projekten mit globaler Reichweite.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse, Teamführung und ein starkes Engagement für Vielfalt.
Das prognostizierte 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
Wikimedia Deutschland e. V. ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inklusive und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter die Möglichkeit haben, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die den Zugang zu freiem Wissen fördern. Mit einem hybriden Arbeitsmodell und der Chance, in einem dynamischen Team in Berlin zu arbeiten, profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten, einer starken Teamkultur und der Möglichkeit zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung in einem gemeinnützigen Kontext.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Manager, Data Science (Product Analytics) erhalten könntest
✨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 Wikimedia 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 Manager, Data Science (Product Analytics) 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 Manager, Data Science (Product Analytics) bei Wikimedia gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Wikimedia 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 Wikimedia entscheidend sein!
