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Startekk Inc
WorldStrides
Data & Platform Product Manager
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UNTERNEHMENSVORSTELLUNG
WorldStrides ist der weltweit führende Anbieter von Bildungsreisen und erlebnisorientiertem Lernen. Das Unternehmen wurde im Jahr 1967 gegründet, um Mittelstufenschülern Reiseprogramme nach Washington, D.C. anzubieten, und hat sich zu einem Anbieter einer breiten Palette von Programmen für mehr als eine halbe Million Schüler jährlich in über 100 Länder weltweit entwickelt. WorldStrides bietet erlebnisorientierte Lernprogramme in den Bereichen Bildungsreisen, darstellende Kunst, Sprachimmersion, Karriereerkundung, Service-Learning, Auslandsstudium und Sport an. Jede dieser Erfahrungen hilft den Schülern, über den Tellerrand hinauszublicken und die Welt – und sich selbst – auf neue Weise zu sehen.
Stellenbeschreibung
WorldStrides wickelt jedes Jahr komplexe Finanztransaktionen für Hunderttausende von Schülern, Familien, Lehrern und Schulen ab – und generiert dabei einen Berg von operativen und Verhaltensdaten. Aus Produktsicht sind zwei Problembereiche unterinvestiert: wie Familien und Institutionen Bildungsreisen bezahlen und finanzieren und wie das Unternehmen seine eigenen Daten sieht, vertraut und darauf handelt. Beides prägt direkt das Kundenvertrauen, die Unternehmensökonomie und die Geschwindigkeit, mit der der Rest der Produktorganisation agieren kann. Wir migrieren derzeit unsere Datenplattform in Microsoft Fabric, wobei Power BI unsere Analyse- und Berichts-Oberfläche ist – ein grundlegender Wandel, den diese Rolle von der Produktseite mitgestalten wird. Dies ist eine Gestalterrolle. Sie werden zwei angrenzende Problembereiche – Plattform und Daten – verantworten, mit Pods in jedem Bereich zusammenarbeiten und anhand der Ergebnisse gemessen, die Ihre Arbeit erzielt, nicht anhand des Umfangs der von Ihnen ausgelieferten Features.
Wie wir Produkte entwickeln
Diese Rolle basiert auf einer spezifischen Vorstellung davon, wie Produkte zukünftig entwickelt werden. Wenn Sie bereits so arbeiten möchten, werden Sie hier erfolgreich sein.
- Discovery ist der Burggraben. KI macht die Generierung billig. Die Engstelle ist nicht mehr „was wir bauen“, sondern „lösen wir das richtige Problem?“. Scharfe Problemformulierung schlägt zehn Lösungen, die einer unklaren hinterherjagen.
- Portfolios statt Roadmaps. Wir führen breite, schlanke Experimente parallel durch und verdoppeln das, was funktioniert. Wir verteidigen keine 12-monatige Roadmap; wir verteidigen eine These und eine Lern-Geschwindigkeit.
- Aufmerksamkeit statt Ressourcen priorisieren. Menschliches Urteilsvermögen darüber, was testenswert ist und was die Ergebnisse bedeuten, ist die knappe Ressource. Wir setzen sie gezielt ein.
- Schnell generieren, langsam beurteilen. Nutzen Sie KI, um schnell viele Kandidaten für Problemstellungen, Konzepte und Prototypen zu erstellen. Wenden Sie rigorose, gezielte Validierung und strategische Wetten an, bevor Sie skalieren.
- Kleinere Teams, größere Verantwortung. Autonome Pods verantworten ganze Problembereiche von Anfang bis Ende. PMs sind für Ergebnisse verantwortlich, nicht für die Anzahl der Features.
- Den Qualitätsstandard erhöhen. Geschwindigkeit der Generierung darf nicht Tiefe des Nutzens ersetzen. Wir straffen die Ergebnis-Schwellenwerte, lockern sie nicht.
- Strategische Sequenzierung. Günstige Experimente müssen sich zu einer verteidigungsfähigen Architektur entwickeln, nicht als unzusammenhängende Features aufhäufen.
WorldStrides, eine globale Organisation, hat sich zum Ziel gesetzt, Gemeinschaften weltweit zu bilden und zu betreuen. Unser Engagement wird durch die Leidenschaft unserer Teammitglieder und Partner angetrieben, erlebnisorientiertes Lernen zugänglich zu machen und gleichzeitig sozial, ökologisch und ethisch verantwortlich zu handeln. Gemeinsam erreichen wir dies, indem wir in Initiativen zur Förderung von Inklusion, Vielfalt und Nachhaltigkeit investieren.
Was Sie verantworten werden
- Zwei angrenzende Problembereiche, so bemessen, dass ein nachdenklicher PM beide bewältigen kann, ohne dass einer vernachlässigt wird: Plattform (Zahlungen, Zahlungspläne, Rückerstattungen und Rückbuchungen, Gruppenabrechnung, Finanzhilfe, Finanzpartner von Drittanbietern wie Reiseschutz und Finanzierung) und Daten (Datenqualität, Pipelines für Berichterstattung und Personalisierung, Self-Service-Analysen für interne Teams, Instrumentierung, auf die das Experimentierprogramm angewiesen ist).
- Produktverantwortung für unsere Microsoft Fabric-Migration und die Power BI-Oberfläche – Mitgestaltung dessen, was für interne Datennutzer „gut“ aussieht, welche Anwendungsfälle die Plattform bedienen muss und wie wir die Migration priorisieren, damit sie unterwegs Wert liefert und nicht erst am Ende.
- Die gesamte Schleife von Discovery bis Ergebnis in beiden Bereichen: Wer ist der Kunde (Familien, Schulen, interne Finanzen, interne Datennutzer), was ist kaputt, was ist es wert, gelöst zu werden, was werden wir versuchen, was lernen wir, was verdoppeln wir.
- Tägliche Partnerschaft mit Pods in jedem Bereich – engagierte Ingenieure und gemeinsame Mitarbeiter (Design, Forschung, Daten-Engineering, Finanz-Business-Partner, Compliance), deren Zeit Sie mit anderen PMs teilen. Ihre beste Arbeit zu verdienen, ist Teil des Jobs.
- Sequenzierung zwischen den Bereichen. Plattform-Ergebnisse hängen oft davon ab, dass die Datenbasis stimmt – Sie werden wissen, wann das der Fall ist und wann nicht.
- Ein Portfolio von Live-Experimenten in beiden Bereichen mit expliziten Hypothesen, Erfolgsschwellenwerten und Abbruchkriterien.
- Vierteljährliche Ergebnisziele, die sich auf Geld und Vertrauen beziehen – Zahlungserfolg, Zeit bis zur ersten Zahlung, Rückbuchungsrate, Antwortzeit für Daten-Self-Service, SLAs für Datenqualität – nicht auf Output-Volumen.
Was Sie tun werden
- Probleme scharf in zwei Lanes formulieren. Kundendaten, Transaktionsdaten, Finanzgespräche und interne Benutzerinterviews zu Problemstellungen synthetisieren, die präzise genug sind, damit das Team produktiv widersprechen kann. Kontext zwischen den Bereichen wechseln, ohne die Tiefe in einem zu verlieren.
- Interne Benutzer wie Kunden behandeln. Datenplattformarbeit hat Kunden im Unternehmen – Analysten, Betriebsteams, PMs, Marketing, Finanzen. Verstehen Sie ihre Aufgaben, prototypisieren Sie Ihre Lösungen in Power BI oder schlanken Tools, messen Sie Ergebnisse genauso wie bei einem externen Benutzer.
- Die Fabric-Migration von der Produktseite betreuen. Arbeiten Sie mit dem Daten-Engineering an der Migration zu Microsoft Fabric zusammen – sequenzieren Sie, welche Domänen und Anwendungsfälle zuerst migriert werden, definieren Sie semantische Modelle und Power BI-Oberflächen, die interne Teams tatsächlich übernehmen werden, und stellen Sie sicher, dass die Migration inkrementelle Gewinne liefert und keine Big-Bang-Umstellung.
- Experimente entwerfen. Problemstellungen in die kleinsten Tests übersetzen, die Ihre Meinung ändern würden. Standardmäßig viele kleine Wetten statt einer großen – auch im Finanz- und Datenbereich, wo der Instinkt ist, Großes zu planen.
- KI als Multiplikator nutzen. Schemata entwerfen, SQL und DAX generieren, Finanzrichtliniendokumente zusammenfassen, Interviewtranskripte synthetisieren, interne Tools prototypisieren und die eigene Denkweise überprüfen. Sie müssen keine KI-Features ausgeliefert haben; Sie müssen aktiv KI in Ihrer Arbeit nutzen.
- Langsam und gezielt beurteilen. Explizite Ergebnis-Schwellenwerte festlegen, bevor Tests durchgeführt werden. Seien Sie ehrlich über Signal vs. Rauschen. Ideen verwerfen – auch Ihre eigenen –, die die Messlatte nicht überschreiten.
- Strategisch über Bereiche hinweg sequenzieren. Stellen Sie sicher, dass jedes Experiment sich auszahlt: Finanzinfrastruktur und Datenbestände, auf denen zukünftige Wetten aufbauen können, keine einmaligen Erfolge.
- Regulatorische und Compliance-Grenzen navigieren. PCI, Finanzberichterstattung, Daten-Governance, PII-Handling. Sie müssen kein Anwalt sein, aber Sie wissen, wann Sie einen hinzuziehen müssen – und Sie bauen frühzeitig Kontrollen in Produktentscheidungen ein, nicht nachträglich.
- Nach oben und zur Seite kommunizieren. Erzählen Sie Führungskräften, Ihren Pods, Finanzen, Daten und Compliance eine klare, ehrliche Geschichte darüber, was wir lernen, wo wir wetten und wo wir feststecken.
- Gemeinsame Ressourcen dazu bringen, mit Ihnen arbeiten zu wollen. Designer, Ingenieure und Business-Partner teilen ihre Aufmerksamkeit auf die Pods auf. Sie verdienen ihr bestes Denken, indem Sie scharfe Probleme mitbringen, ihre Handwerkskunst respektieren und ein großzügiger Teamkollege sind – nicht indem Sie um ihre Zeit konkurrieren.
Mindestanforderungen
Was wir suchen
- 5+ Jahre im Produktmanagement, idealerweise einschließlich mindestens eines der folgenden Bereiche: Zahlungen oder Fintech, Daten- oder Analyseplattformen, Produkt für Finanzoperationen (Abrechnung, Abonnements, Einnahmen), interne Tools oder B2B SaaS mit einem technischen Kunden.
- Komfort bei strukturierten, quantitativen Problemen. SQL und Tabellenkalkulations-Fließfähigkeit; können ein Finanzmodell lesen, ohne zusammenzuzucken; können mit einem Daten-Ingenieur über eine Pipeline oder ein semantisches Modelldesign sprechen und das Gespräch auf Augenhöhe führen.
- Arbeitskenntnisse mit Power BI als Konsument zumindest – genug, um zu wissen, wie ein gutes und ein schlechtes Bericht aussieht und wo die Nahtstellen sind.
- Starke Discovery-Instinkte. Sie haben Ihre eigene Kundenforschung betrieben, sei es ein Elternteil, ein Finanzanalyst oder ein Daten-Ingenieur.
- Eine Erfolgsbilanz bei der Beeinflussung von Kunden- oder Geschäftsergebnissen – nicht nur beim Ausliefern. Sie können auf Wetten hinweisen, die Sie abgebrochen haben, und erklären, warum.
- Komfort bei regulatorischen und Compliance-Arbeiten – PCI, Finanzrichtlinien, Daten-Governance, PII – als Teil von Produktentscheidungen und nicht als nachgelagerte Steuer.
- Komfort, ein Portfolio von unvollendeten Wetten über zwei Bereiche gleichzeitig zu halten, ohne eine vorzeitige Schließung zu erzwingen.
- Aktive, neugierige Nutzung von KI-Tools in Ihrer täglichen Arbeit – für die Generierung von Schemata und SQL, die Synthese von Forschungsergebnissen, das Schreiben, die Analyse oder alles andere. Sie müssen kein KI-Experte sein; Sie müssen die Art von Person sein, die bis nächsten Monat fünf Tools ausprobiert hätte.
- Klare schriftliche Kommunikation. Sie können ein Einseiter schreiben, der die Meinung ändert – für einen Finanzleiter, einen Datenleiter oder einen Kunden.
- Komfort mit Ambiguität und einem kleinen Team. Dies ist eine fokussierte Struktur, keine geschichtete Organisation.
Nice to have
- Direkte Erfahrung mit der Auslieferung von Zahlungs-, Abrechnungs- oder Abonnementprodukten.
- Direkte Erfahrung als PM für eine Datenplattform, ein Analyseteam oder eine Experimentierplattform.
- Praktische Erfahrung mit Microsoft Fabric – OneLake, Data Factory Pipelines, Lakehouses, semantische Modelle – entweder als Entwickler oder als PM.
- Tiefere Power BI-Kenntnisse – semantische Modelle, DAX-Kenntnisse, Workspaces und Deployment-Pipelines, Row-Level-Sicherheit, Adoptionsstrategien.
- Erfahrung in der Durchführung oder Leitung einer Datenplattform-Migration, insbesondere in eine moderne Lakehouse/Medallion-Architektur.
- Erfahrung in einem Zwei- oder Drei-Seiten-Modell, bei dem Finanzoperationen mehrere Personas berühren (z. B. Familien, Schulen, interne Abläufe).
- Vertrautheit mit gängigen Tools in diesen Bereichen.
- Erfahrung in der engen Zusammenarbeit mit Finanz- oder Buchhaltungsabteilungen bei Produktentscheidungen.
- EdTech- oder Reisehintergrund, insbesondere dort, wo Finanztransaktionen gruppenbasiert sind (Schulen, Teams, Touren) sowie individuell.
So werden wir wissen, dass Sie erfolgreich sind
- Die Probleme, die Ihre Pods zur Bearbeitung wählen, werden mit der Zeit schärfer – besser formuliert, klarer lösungsbedürftig – in beiden Bereichen.
- Ihre Pods führen eine gesunde Kadenz von Experimenten durch, und ein starker Anteil davon liefert klare Ja/Nein-Antworten, auf die wir reagieren können.
- Finanzielle Ergebnisse, die wichtig sind – Zahlungserfolg, Genehmigungsrate beim ersten Versuch, Rückbuchungsrate, finanzielle Vertrauenssignale – bewegen sich bei einer kleinen Anzahl von Metriken.
- Datenergebnisse, die wichtig sind – Antwortzeit für Self-Service, Datenqualität, Power BI-Adoption, Instrumentierungsabdeckung für den Rest der Produktorganisation – bewegen sich bei einer kleinen Anzahl von Metriken.
- Die Fabric-Migration liefert inkrementell nutzbaren Wert und stagniert nicht in einer mehrjährigen Replatforming.
- Der Rest der Produktorganisation kann sich schneller bewegen, weil die von Ihnen aufgebaute Datenbasis sie unterstützt.
- Stakeholder aus Finanzen, Daten und Compliance vertrauen der Arbeit genug, um mit Ihrer Geschwindigkeit mitzuhalten.
- Mitarbeiter aus dem gesamten Unternehmen möchten mit Ihnen zusammenarbeiten und sagen das auch.
Die für diese Position angegebene Gehaltsspanne stellt die Einschätzung von WorldStrides nach bestem Wissen und Gewissen für die Vergütung der Rolle zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dar. Die tatsächliche Vergütung wird auf der Grundlage von Faktoren wie relevanter Erfahrung, Fähigkeiten und Qualifikationen, geografischem Standort, interner Gerechtigkeit und Marktbedingungen ermittelt. Die Spanne enthält keine anderen Formen der Vergütung oder Leistungen, die als Teil des Gesamtvergütungspakets angeboten werden können.
Gehaltsspanne 120.000 $ – 135.000 $ USD
Als Equal Opportunity Employer ist WorldStrides bestrebt, eine vielfältige Belegschaft aufzubauen, unterstützt durch ein Umfeld, das Inklusion und Zugehörigkeit fördert. Alle qualifizierten Bewerber erhalten eine Anstellungserwägung, unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Alter, Geschlecht, nationaler Herkunft, genetischem Merkmal, geschütztem Veteranenstatus, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck oder anderen Merkmalen, die durch bundesstaatliche, staatliche oder lokale Gesetze geschützt sind.
WorldStrides stellt nur Personen ein, die rechtlich dazu befugt sind, in den Vereinigten Staaten zu arbeiten. Für diese Position wird kein Visums-Sponsoring angeboten. Personen mit befristeten Visa wie E, F-1, J-1, H-1, H-2, L, B, J oder TN, oder Personen, die aktuell oder in Zukunft eine Unterstützung für ihre Arbeitserlaubnis benötigen, kommen für eine Einstellung nicht in Betracht. Bei ausgewählten saisonalen Stellen können Studierende mit einem J-1- oder F-1-Visum berücksichtigt werden.
Arbeitsvorteile
- Umfassende Gesundheitsleistungen: Kranken-, Zahn-, Augen-, Lebens-, AD&D-, Unfall-, kritische Krankheits-, Invaliditätsversicherung, FSA/HSA-Optionen mit Arbeitgeber-HSA-Beiträgen und ein großzügiger 401(k)-Zuschuss.
- Großzügige bezahlte Freizeit, einschließlich 11 bezahlter Feiertage, 25 PTO-Tage im ersten Jahr (anteilig), 1 bezahlter Freiwilligentag, 4 Tage für psychische Gesundheit und Trauerfall.
- Unterstützung für berufliche Weiterentwicklung, einschließlich bis zu 5.250 $ jährlich für Studiengebührenerstattung und bis zu 1.000 $ für Zertifizierungen jährlich
- Möglichkeiten für bezahlte und ermäßigte Reisen
- Flexibler Arbeitszeitplan, der Möglichkeiten für Präsenz-, Remote- und Hybridbüros bietet
- Ermutigte Teilnahme an einer Vielzahl von Employee Resource Groups
- Employee Assistance Program (EAP) und Wellness-Ressourcen, einschließlich Fitnesscenter an ausgewählten Standorten
- Bezahlter Eltern-, Betreuer- und Krankheitsurlaub
- Team Member Discount Program
- Anregendes, kollaboratives und unterhaltsames Arbeitsumfeld
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