SAP

18.09.2026

Data Science Senior Manager

Vereinigte Staaten

Newport Beach, California, United States

PythonSQLAWSGCP

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Über die Stelle

Wir helfen der Welt, besser zu laufen

Bei SAP halten wir es einfach: Sie bringen Ihr Bestes zu uns, und wir bringen das Beste in Ihnen zum Vorschein. Wir sind Macher, die über 20 Branchen und 80% des globalen Handels tätig sind, und wir brauchen Ihre einzigartigen Talente, um die Zukunft zu gestalten. Die Arbeit ist herausfordernd – aber sie ist wichtig. Sie finden hier einen Ort, an dem Sie sich selbst sein können, Ihr Wohlbefinden priorisieren und wirklich dazugehören. Was ist für Sie drin? Ständiges Lernen, Kompetenzwachstum, großartige Leistungen und ein Team, das möchte, dass Sie wachsen und erfolgreich sind.

Bringen Sie Ihr Bestes ein

SAP-Innovationen helfen mehr als vierhunderttausend Kunden weltweit, effizienter zusammenzuarbeiten und Geschäftseinblicke effektiver zu nutzen. Ursprünglich bekannt für seine Führungsrolle in der Enterprise-Resource-Planning (ERP)-Software, hat sich SAP zu einem Marktführer für End-to-End-Geschäftsanwendungssoftware und damit verbundene Dienstleistungen für Datenbanken, Analysen, intelligente Technologien und Experience Management entwickelt. Als Cloud-Unternehmen mit zweihundert Millionen Nutzern und mehr als einhunderttausend Mitarbeitern weltweit sind wir zweckorientiert und zukunftsorientiert, mit einer stark kollaborativen Teamethik und einem Engagement für persönliche Entwicklung. Ob wir globale Industrien, Menschen oder Plattformen verbinden, wir stellen sicher, dass jede Herausforderung die Lösung erhält, die sie verdient. Bei SAP können Sie Ihr Bestes einbringen.

Wir gewinnen durch Inklusion

Die Inklusionskultur von SAP, der Fokus auf Gesundheit und Wohlbefinden sowie flexible Arbeitsmodelle tragen dazu bei, dass sich jeder – unabhängig vom Hintergrund – einbezogen fühlt und sein Bestes geben kann. Bei SAP glauben wir, dass wir durch die einzigartigen Fähigkeiten und Qualitäten, die jeder Mensch in unser Unternehmen einbringt, gestärkt werden, und wir investieren in unsere Mitarbeiter, um Vertrauen zu schaffen und jedem zu helfen, sein volles Potenzial auszuschöpfen. Letztendlich glauben wir daran, alle Talente zu entfesseln und eine bessere Welt zu schaffen.

Über SAP Business Network

SAP Business Network verbindet Millionen von Unternehmen weltweit und ermöglicht intelligente Zusammenarbeit in den Bereichen Beschaffung, Lieferkette, Logistik und Finanzprozesse. Die Organisation hat sich zum Ziel gesetzt, dieses Netzwerk selbstoptimierend zu gestalten – durch den Einsatz von Connected Intelligence, um Geschäftsergebnisse zu erzielen, die kein einzelnes Unternehmen allein erreichen könnte.

Zweck

Entwicklung und Anwendung fortschrittlicher Datenmodelle, Algorithmen und Analysetechniken zur Gewinnung von Erkenntnissen, zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme und zur Förderung fundierter Entscheidungen. Die Rolle nutzt Data-Science-Methoden und machine learning zur Bereitstellung umsetzbarer Lösungen in verschiedenen Geschäftsbereichen.

Personalführung

Als People Manager sind Sie dafür verantwortlich, nicht nur den Erfolg Ihrer direkten Mitarbeiter zu unterstützen, sondern auch den Erfolg aller Mitarbeiter im größeren Team, indem Sie Entwicklungsmöglichkeiten identifizieren und die Teammitglieder bei der Erreichung ihrer Ziele unterstützen. Sie sollten über die Mitglieder Ihres erweiterten Teams informiert sein und Erkenntnisse mit Ihren Peer-Managern teilen.

Agieren Sie als Vorbild, indem Sie direkte Mitarbeiter coachen und anerkennen, zeitnahes Feedback geben und dasselbe von Ihren direkten Mitarbeitern erwarten.

Leiten Sie mehrere Data- und KI-Teams vor Ort bei NPB und fördern Sie eine starke In-Office-Kultur der Zusammenarbeit, des Engagements und des kontinuierlichen Wachstums.

Bauen Sie neue KI-native Teams innerhalb der Business Network Core Organisation auf und skalieren Sie diese – stellen Sie Top-Talente ein und etablieren Sie Best Practices für die KI-First-Entwicklung.

Verwalten Sie aktiv organisatorische Veränderungen und befähigen Sie Personalmanager in Ihrem Verantwortungsbereich.

Erkennen Sie Kompetenzlücken rechtzeitig und treiben Sie die Umsetzung der Weiterqualifizierungsstrategie voran; ergreifen Sie geeignete Maßnahmen, um die Bindung in kritischen Phasen sicherzustellen.

Schaffen Sie eine Umgebung des kontinuierlichen Lernens und der Verbesserung; geben Sie regelmäßig Feedback, um anderen bei ihrer Entwicklung zu helfen, und unterstützen Sie sie bei der Festlegung herausfordernder Entwicklungsziele.

Strategische Ausrichtung

Verwalten Sie die Data- und AI-Einheit, indem Sie deren Fokus und Ausführungsfähigkeiten kontinuierlich an Kunden-/Marktanforderungen, Unternehmensstrategie und finanzielle Ziele anpassen.

Fungieren Sie als operative Schnittstelle zwischen der Gesamtstrategie des Unternehmens und der Erzielung von Geschäftsergebnissen – legen Sie die Richtung durch eine klare Vision, Strategie und einen Geschäftsplan fest.

Erstellen Sie mit dem Managementteam Ausführungspläne und überwachen Sie die Ausführung im Vergleich zum Geschäftsplan; verwalten Sie kritische Ressourcensituationen und deren Auswirkungen auf die Ergebnisse.

Behalten Sie fundierte Kenntnisse über Trends in Data Science und KI bei und übersetzen Sie diese in Strategien für SBN.

Berichten Sie regelmäßig an Lenkungsausschüsse von Führungskräften und beraten Sie zu strategischen Data- und KI-Themen.

Agieren Sie als Vorbild und Sprecher für SAP innerhalb und außerhalb der Organisation.

Datenfundament & KI-native Entwicklung

Im SAP Business Network spielt diese Rolle eine zentrale Rolle beim Aufbau eines umfassenden Datenfundaments und fortschrittlicher Analysefähigkeiten, die ein einheitliches Ökosystem unterstützen, das Connected Intelligence und eine hochentwickelte Reasoning Engine nutzt, um komplexe Geschäftslogik im gesamten Netzwerk zu automatisieren. Technische Fähigkeiten von SBN konvergieren rapide, da Konfigurationslogik und Prognosemodelle zu den primären Eingaben für autonomes Reasoning werden – wodurch die traditionelle Softwareentwicklung in eine spezialisierte Disziplin der KI-gesteuerten Datenorchestrierung und intelligenter Systeme umgewandelt wird.

Definieren und implementieren Sie die Data-Foundation-Strategie für SBN, um ein einheitliches Datenökosystem zu ermöglichen, das Connected Intelligence und autonome Geschäftslogik unterstützt.

Leiten Sie das Design und die Entwicklung von Reasoning-Engine-Komponenten, die komplexe Geschäftsprozesse im Business Network automatisieren.

Richten Sie Data- und KI-Fähigkeiten an der konvergierenden technischen Landschaft von SBN aus – übersetzen Sie Konfigurationslogik und Prognosemodelle in primäre Eingaben für autonome KI-Reasoning-Systeme.

Überwachen Sie die Entwicklung und Bereitstellung fortschrittlicher ML- und KI-Modelle, einschließlich Prognose-, Empfehlungs-, Klassifizierungs- und generativer KI-Anwendungen.

Entwerfen Sie KI-gesteuerte Datenorchestrierungs-Pipelines, die die operativen und analytischen Anforderungen des Business Network in großem Maßstab bedienen.

Etablieren Sie Modellgovernance, MLOps-Praktiken und Qualitätsstandards für alle KI/ML-Arbeitsströme.

Arbeiten Sie mit dem Produkt-, Engineering- und Architektur-Management von SBN zusammen, um intelligente Datensysteme in die Kernprodukt-Roadmap zu integrieren.

Angewandte Daten- & KI-Wissenschaft

Entwerfen und implementieren Sie mathematische Modelle, Algorithmen und Data-Mining-Prozesse in Produkte, Prototypen und/oder Geschäftsprozesse, um Geschäftsprobleme zu lösen.

Analysieren Sie große und komplexe Datensätze, um Trends, Muster, Chancen und Verbesserungspotenziale zu identifizieren.

Entwickeln und wenden Sie machine learning und künstliche Intelligenztechniken an, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Präsentieren Sie Ergebnisse und Empfehlungen für funktionsübergreifende Stakeholder, um strategische Entscheidungen zu informieren.

Was Sie bauen werden

Ein Datenfundament, das das gesamte SBN-Ökosystem mit zuverlässigen, gesteuerten und qualitativ hochwertigen Daten versorgt.

KI-native Teams – brandneue Squads, die die nächste Generation intelligenter Funktionen für das Business Network Core entwickeln.

Eine Reasoning Engine, die komplexe Geschäftslogik und Workflow-Entscheidungen im globalen Lieferanten- und Käufernetzwerk von SAP automatisiert.

Prognose- und Konfigurationsmodelle, die als primäre Eingaben für autonome KI-Entscheidungssysteme dienen.

Eine kollaborative Teamkultur mit hohem Vertrauen bei NPB, die dies zu einer der gefragtesten Data- und KI-Organisationen in SAP macht.

Mindestanforderungen

Qualifikationen & Fähigkeiten

Mindestanforderungen

Bachelor-Abschluss in Informatik, Data Science, Mathematik, Statistik, Ingenieurwesen oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.

8+ Jahre einschlägige Erfahrung in Data Science, Machine Learning oder verwandten technischen Bereichen.

3+ Jahre Erfahrung in der Verwaltung und Führung technischer Teams, einschließlich leitender Einzelpersonen und Teamleiter.

Nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Bereitstellung von ML/KI-Lösungen im großen Maßstab in Produktionsumgebungen.

Technische Fähigkeiten

Fortgeschrittene ML & KI: solides Verständnis von Supervised/Unsupervised Learning, Zeitreihenprognosen, NLP und deep learning-Konzepten – ausreichend, um die Ergebnisse des Teams zu bewerten, herauszufordern und zu leiten.

Generative KI & LLMs: Vertrautheit mit Prompt Engineering, Fine-Tuning, RAG-Architekturen und agentischen KI-Frameworks.

Datenplattformen: praktische Kenntnisse von Databricks, Snowflake, SAP Datasphere oder gleichwertigen Cloud-nativen Datenplattformen.

Datenarchitektur: Verständnis von Lakehouse-Mustern, Echtzeit-Streaming (Kafka, Spark) und Data-Mesh-Prinzipien – ausreichend, um die Richtung vorzugeben und Architekturentscheidungen zu treffen.

MLOps: Kenntnisse über Experiment-Tracking (z. B. MLflow), Modell-Serving, CI/CD für ML-Pipelines und Drift-Monitoring – zur Steuerung von Standards über Teams hinweg.

Programmierung: Python (primär), SQL – ausreichend für technische Diskussionen, Design-Reviews und die Bewertung der Teamarbeit.

Cloud: AWS, GCP oder Azure in Unternehmens-/Multi-Cloud-Kontexten.

Bevorzugte Qualifikationen

Master- oder PhD-Abschluss in einer quantitativen Disziplin.

Erfahrung im B2B SaaS oder in Unternehmenssoftware, idealerweise im Bereich SAP Business Network.

Praktische Erfahrung mit LLMs, generativer KI, Reasoning-Systemen oder agentischen KI-Architekturen.

Tiefgreifende Expertise in Datenorchestrierungsplattformen, Feature Engineering im großen Maßstab und MLOps-Tools.

Vorerfahrung im Aufbau oder der Transformation von Teams in einem Kontext mit hohem Wachstum oder Reorganisation.

Vertrautheit mit SAP BTP, SAP AI Core oder SAP AI Foundation.

SAP bekennt sich zu den Werten der Chancengleichheit und bietet Bewerbern mit körperlichen und/oder geistigen Behinderungen angemessene Vorkehrungen an. Wenn Sie an einer Anstellung bei SAP interessiert sind und Unterstützung oder spezielle Vorkehrungen benötigen, um unsere Website zu nutzen oder Ihre Bewerbung abzuschließen, senden Sie bitte eine E-Mail mit Ihrer Anfrage an das Recruiting Operations Team: Careers@sap.com.

Für SAP-Mitarbeiter: Nur unbefristete Stellen sind für das SAP Employee Referral Program one.int.sap/me@sap/jobs_and_hiring/employee_referral/region/0000/lang/en berechtigt, gemäß den in der SAP Referral Policy festgelegten Teilnahmebedingungen. Für Ausbildungsstellen können spezifische Bedingungen gelten.

Qualifizierte Bewerber erhalten eine Anstellung ohne Berücksichtigung ihres Alters, ihrer Rasse, Religion, nationalen Herkunft, ethnischen Zugehörigkeit, ihres Geschlechts (einschließlich Schwangerschaft, Geburt usw.), ihrer sexuellen Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdrucks, ihres Status als geschützter Veteran oder ihrer Behinderung.

KI-Nutzung im Rekrutierungsprozess

Informationen zur verantwortungsvollen Nutzung von KI in unserem Rekrutierungsprozess finden Sie in unseren Richtlinien für die ethische Nutzung von KI im Rekrutierungsprozess jobs.sap.com/content/Ethical_usage_of_AI_in_the_recruiting_process/?locale=en_US.

Bitte beachten Sie, dass jeder Verstoß gegen diese Richtlinien zur Disqualifizierung aus dem Einstellungsverfahren führen kann.

Transparenz der Vergütungsspanne: SAP glaubt, dass die Wertschätzung der Gehaltstransparenz zu einer ehrlichen und unterstützenden Kultur beiträgt und ein wichtiger Schritt ist, um das Engagement von SAP für Lohngerechtigkeit zu demonstrieren. SAP gibt die jährliche Vergütungsspanne an, die das Grundgehalt und das variable Anreilungsziel für die Karrierestufe der ausgeschriebenen Stelle umfasst. Die angestrebte jährliche Gesamtspanne für diese Position beträgt 244700-553900 USD. Der tatsächliche Betrag, der dem erfolgreichen Kandidaten angeboten wird, liegt innerhalb dieser Spanne und hängt von den Schlüsselaspekten jedes Falls ab, die Bildung, Fähigkeiten, Erfahrung, Umfang der Rolle, Standort usw. umfassen können, wie durch den Auswahlprozess ermittelt. Jede variable Vergütung von SAP beinhaltet einen angestrebten Dollarbetrag, und jeder tatsächliche Auszahlungsbetrag hängt von der Unternehmens- und persönlichen Leistung ab. Bitte beachten Sie diesen Link für eine Zusammenfassung der SAP-Leistungen und Teilnahmevoraussetzungen: SAP North America Benefits sapnorthamericabenefits.com/en/public/welcome.

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