In sintesi
- Mansioni: Guida progetti di piattaforme dati, collaborando con ingegneri e stakeholder.
- Azienda: Azienda innovativa nel settore moda e lusso con un ambiente dinamico.
- Benefit: Formazione continua, lavoro flessibile e supporto per il lavoro da casa.
- Altre informazioni: Ambiente internazionale con opportunità di crescita e autonomia.
- Perché questo lavoro: Impatta come i dati alimentano prodotti SaaS per marchi di moda.
- Qualifiche: 5 anni di esperienza in gestione prodotto o dati in ambiente SaaS.
La retribuzione prevista è compresa tra 135000 - 165000 € per anno.
Overview
In this role you drive end-to-end data platform missions, focusing on Data Collection and Enrichment Systems.
You work within a pod, collaborating across engineers and stakeholders to deliver measurable data improvements.
You’ll shape data strategy with leadership support, and tackle forward-thinking, AI-centric projects.
This is a hands-on, autonomous position where you impact how data fuels a Saa S product for fashion and luxury brands.
- Retribuzione / Benefits
- learning and development allowance
- location-based benefits
- flexible work arrangements
- home office support
- perks tailored to location
- autonomy in role
- Responsabilità
- Talk to users to translate needs into measurable product requirements
- Own missions end-to-end: scope, build with the pod, enable and monitor adoption
- Master data flow across acquisition, enrichment, and management (datalake, APIs)
- Define and analyze metrics and KPIs for adoption and performance
- Monitor market trends to sharpen product thinking
- Collaborate with engineers, business stakeholders and leadership
- Contribute to shared tooling and processes to improve data domain quality
- Requisiti fondamentali
- Around 5 years in product management or data management in a Saa S environment
- Fluent in SQL; comfortable with data modelling, pipelines and APIs
- Understanding of the data lifecycle from acquisition to delivery; experience with data analytics or data-product problems
- Business sense about fashion/luxury brands and what data matters to them
- Discovery instinct; ability to turn fuzzy needs into measurable outcomes
- Self-sufficient across crafts; capable of rough interface reasoning
- Clear, simple communication with technical and business audiences; fluent English
- International team environment; additional languages are a plus
- User-centric thinking
- Strong communication
- Autonomy and ownership
- SQL
- Data modelling
- Data pipelines
Senior Data Product Builder datore di lavoro: Launchmetrics
Launchmetrics è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro dinamico e internazionale che valorizza l'autonomia e la crescita personale. Con opportunità di apprendimento e sviluppo, un pacchetto di benefici personalizzato per ogni sede e un forte impegno per la diversità e l'inclusione, i dipendenti possono contribuire in modo significativo al successo dell'azienda mentre sviluppano le proprie competenze nel settore della moda, del lifestyle e della bellezza.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Senior Data Product Builder
✨Sfrutta i Meetups di Data Science
Partecipare a meetups e conferenze di data science è un must! Questi eventi sono un ottimo modo per connettersi con esperti del settore e altre persone in cerca di lavoro. Non vergognarti di farti avanti e parlare con i relatori: potrebbe aprirti porte inaspettate.
✨Progetti Open Source per Farsi Notare
Contribuire a progetti open source è una fantastica opportunità per mostrare le tue competenze pratiche. Non solo aiuta a costruire il tuo portfolio, ma ti consente anche di lavorare con tecnologie che potrebbero essere ricercate dalla tua futura azienda. Cerca progetti su GitHub legati a data science e mettiti in gioco!
✨Unisciti a Comunità Online
Entrare a far parte di comunità online come Kaggle o forum di data science può essere un grande vantaggio. Non solo puoi partecipare a competizioni e migliorare le tue abilità, ma puoi anche costruire una rete con altri professionisti del settore. Queste connessioni possono rivelarsi preziose quando cerchi un lavoro a tempo pieno.
✨Candidati Direttamente su Launchmetrics
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Launchmetrics! Spesso le aziende preferiscono ricevere applicazioni tramite il loro portale, quindi assicurati di seguire le istruzioni specifiche. Un’applicazione diretta può darti un vantaggio rispetto a chi usa canali più generali.
Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come Senior Data Product Builder
Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Evidenzia le tue competenze tecniche:Nel campo della data science, è fondamentale mostrare le tue competenze tecniche. Assicurati di includere nel tuo CV le lingue di programmazione che conosci, come Python o R, e i tool che hai utilizzato, come TensorFlow o scikit-learn. Non dimenticare di far vedere i tuoi progetti o le tue analisi precedenti, magari con link a GitHub o portafogli di lavoro!
Scrivi una lettera motivazionale convincente:Per un ruolo full-time in data science, la lettera motivazionale è la tua occasione per far trasparire la tua passione per i dati e la tua voglia di contribuire al lavoro di Launchmetrics. Spiega perché sei interessato a questo specifico ruolo e come le tue esperienze passate ti rendono il candidato ideale. Non essere timido: condividi le tue ambizioni e la tua visione per il futuro!
Includi risultati quantificabili:Quando parli delle tue esperienze lavorative precedenti, cerca di includere risultati quantificabili che dimostrino il tuo impatto. Ad esempio, puoi dire che hai aumentato l'efficienza di un'analisi del 20% o che hai contribuito a un progetto che ha portato a un aumento del fatturato del 15%. Metriche del genere catturano sempre l'attenzione dei recruiter!
Mostra il tuo approccio alla risoluzione dei problemi:La data science è tutta una questione di risolvere problemi complessi. Utilizza il tuo CV e la tua lettera motivazionale per descrivere come hai affrontato sfide specifiche in progetti precedenti. Ti consigliamo di includere un breve case study o un esempio pratico dei tuoi risultati per davvero colpire i selezionatori di Launchmetrics. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Launchmetrics
✨Brilla con il tuo Portafoglio
Porta con te un portfolio che mostri i tuoi progetti di data science. Includi studi di caso dettagliati e le tecniche che hai utilizzato, come l'analisi dei dati, il machine learning o la visualizzazione. In questo modo possiamo dimostrare concretamente il nostro problema-solving e le nostre competenze tecniche, che sono fondamentali in questo campo!
✨Preparati a Domande Tecniche
Aspettati domande tecniche in merito a statistica, machine learning e linguaggi di programmazione come Python o R. Potrebbero chiederti di spiegare modelli specifici o di analizzare un dataset sul momento. Rinfreschiamo insieme le nozioni di base e prepariamoci a dimostrare le nostre competenze pratiche.
✨Mostra la tua Curiosità
Le aziende cercano candidati che mostrino voglia di apprendere e crescita professionale. Durante l'intervista, parliamo delle tendenze attuali nel settore e dimostriamo il nostro interesse per l'innovazione nel campo della data science. Questo non solo ci farà apparire proattivi, ma metterà anche in evidenza la nostra motivazione.
✨Comunica Chiaramente i Tuoi Risultati
Essere bravi con i dati è fondamentale, ma sapere come comunicarli è altrettanto importante. Durante l'intervista, cerca di essere chiaro e conciso mentre parli dei tuoi risultati. Usa esempi specifici per dimostrare come le tue analisi abbiano avuto un impatto positivo in progetti passati. In questo modo possiamo evidenziare le nostre capacità comunicative, fondamentali per un ruolo a tempo pieno.
