Anforderungen

• Basics: Abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung. Alternativ mehrjährige relevante Berufserfahrung, idealerweise mit Führungserfahrung.
• Wissen: Gutes Verständnis datenbasierter Entscheidungsprozesse sowie Erfahrung im Umfeld moderner Datenplattformen, Datenpipelines und datengetriebener Produkte.
• Leidenschaft: Interesse daran, Teams in einem technologischen Umfeld weiterzuentwickeln und datengetriebene Lösungen mit klarem Nutzen für das Business voranzubringen.
• Kommunikation: Sehr gute Team- und Kommunikationsfähigkeit. Erfahrung in Transition-, Kommunikations- und Change-Management-Themen im Umfeld von IT-Projekten. Verhandlungssichere Deutschkenntnisse sowie gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
• Stärken: Strukturierte und analytische Arbeitsweise, unternehmerisches Denken sowie eine kooperative, teamorientierte Haltung.

Benefits

• Super vorbereitet: Schnuppertag zum Kennenlernen des Jobs innerhalb des Bewerbungsprozesses und umfassendes Onboarding
• Private Sicherheit: Vermögenswirksame Leistungen, betriebliche Altersvorsorge und Vergünstigungen bei vielen Versicherungen, z. B. Rechtsschutzversicherung
• Rundum fit: Job-Bike, betriebsärztliche Vorsorgemöglichkeiten, Sportkurse, Workshops zu Gesundheitsthemen und günstige Mitarbeiterkonditionen bei verschiedenen Fitnessstudios bundesweit
• Perspektive: Umfassende Einarbeitung sowie Möglichkeiten, sich weiterzuentwickeln, z. B. durch Feedbackgespräche, Entwicklungsprogramme und individuelle Angebote der Akademie Würth
• Spezielle Extras: Unterstützung in jeder Lebenssituation, Angebote zu Kinder-/Ferienbetreuung sowie vielseitige Vergünstigungen, z. B. Corporate Benefits, Würth Online-Shop

Aufgaben

• Du übernimmst Verantwortung für ein Team im Bereich von Data Engineering und Data Science. Dabei schaffst du klare Rahmenbedingungen für Entscheidungen, förderst Eigenverantwortung im Team und stellst sicher, dass datengetriebene Lösungen zuverlässig entstehen und echten Business Impact erzeugen.
• Verantwortungsvoll führen: Disziplinarische Führung eines Teams im Bereich Applied Data Engineering & Science sowie Begleitung und konstruktives Challengen des Tech Leads beim nachhaltigen Aufbau der technischen Umgebung.
• Operativ steuern: Planung und Steuerung von Kapazitäten, Kompetenzen und Ressourcen entlang der Produkt-Roadmap sowie Sicherstellung der Zielerreichung hinsichtlich Qualität, Terminen und Business Impact.
• Überblick behalten: Ableitung klarer Entscheidungsleitplanken für das Team, sodass Daten-Pipelines und fachliche Lösungen eigenverantwortlich, strukturiert und innerhalb definierter Rahmen umgesetzt werden können.
• Prozesse vernetzen: Entwicklung von Leitlinien und Entscheidungsrahmen in enger Zusammenarbeit mit Schnittstellenbereichen, dem Tech Lead, der Bereichsleitung sowie dem Enterprise Data Architecture Team.
• Strategisch arbeiten: Übersetzung der übergeordneten Vision und Strategie in konkrete Teamziele und Initiativen in enger Abstimmung mit der Bereichsleitung und relevanten Rollen.
• Beziehungen pflegen: Förderung einer Teamkultur, die Zusammenarbeit, Eigenverantwortung und Produktdenken unterstützt und ein Umfeld schafft, das Lernen, Qualität und nachhaltige Ergebnisse ermöglicht.