Data Portfolio Lead - Learning Content (m/w/d)

Stackfuel · Berlin · Hybrid

• Employment typeFull-time
• Experience levelSenior
• Salary signalSalary not listed
• Last checked9 days ago
• Source valid throughOct 24, 2026

Role Overview

Jobbeschreibung Als Portfolio Lead - Learning Content Data (all genders) verantwortest Du die strategische, inhaltliche und operative Entwicklung unseres Trainingsportfolios im Bereich Data. Du stellst sicher, dass unsere technischen Trainings fachlich führend, didaktisch exzellent und wirtschaftlich erfolgreich sind, und unterstützt den Aufbau eines skalierbaren, marktführenden Weiterbildungsportfolios für technische Fachkräfte. Du verbindest Curriculum-Strategie, Produktmanagement und fachliche Führung, steuerst die Entwicklung neuer Trainingsprogramme end-to-end und arbeitest eng mit Learning Content Engineers, Engineering, Sales, Marketing und der Geschäftsführung zusammen. Dabei spielst Du eine Schlüsselrolle beim Aufbau und der Weiterentwicklung eines AI-gestützten Content-Produktionsmodells und stellst sicher, dass unsere Lernangebote technisch, didaktisch und wirtschaftlich auf höchstem Niveau sind. Schwerpunkte Deiner Rolle: Verantwortung für Strategie, Roadmap und Marktpositionierung des Trainingsportfolios im Bereich Data Fachliche und operative Führung sowie Weiterentwicklung eines Teams von Learning Content Engineers End-to-End-Steuerung der Konzeption, Entwicklung, Qualitätssicherung und des Launches neuer Trainingsprogramme Entwicklung von Kompetenzmodellen, Skill-Mappings und skalierbaren Trainingsarchitekturen für verschiedene Zielgruppen und Lernpfade Sicherstellung fachlicher, didaktischer und technischer Qualität sowie wirtschaftlicher Tragfähigkeit des Portfolios Datenbasierte Analyse und kontinuierliche Optimierung des Portfolios anhand von KPIs, Marktfeedback und technologischen Trends Steuerung von Ressourcen, Budgets, externen Expert:innen sowie Einsatz von AI-gestützten Content-Produktionsprozessen zur Skalierung Das bringst Du mit Abgeschlossenes Studium im MINT-Bereich (z. B. Informatik, Data Science, Ingenieurwesen) oder vergleichbare Qualifikation Tiefgehende fachliche Expertise in sowie Verständnis aktueller Technologietrends insbesondere im Data als auch im KI-Bereich Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung technischer Trainingsprogramme, Curricula oder Lernprodukte, idealerweise im Tech- oder EdTech-Umfeld Erfahrung in Portfolio-, Produkt- oder Curriculum-Management inklusive Planung, Priorisierung und Steuerung komplexer Projekte Erfahrung in der fachlichen Führung von Teams oder der Steuerung externer Expert:innen und Stakeholder Technische Affinität sowie Erfahrung mit modernen Tools und Workflows, z. B. Lernplattformen,Git oder KI-gestützten Content-Produktionsprozessen Sehr starke analytische, organisatorische und kommunikative Fähigkeiten sowie sehr gute Deutsch- (C2) und Englischkenntnisse (C1) Das bieten wir Dir Arbeitskultur Dich erwartet eine lösungsorientierte und datengetriebene Arbeitsweise, eine offene Feedbackkultur sowie ein starker Teamspirit. Zwei vom gesamten StackFuel-Team gewählte Trustees unterstützen Dich bei Fragen und Anliegen als neutrale, vertrauliche Anlaufstelle. Ownership Übernehme ab dem ersten Tag Verantwortung, bringe Deine eigenen Ideen aktiv ein, gestalte Prozesse nachhaltig und präge unsere Abläufe maßgeblich mit. Hybrides Arbeiten Wir arbeiten in einem hybriden Modell und sind üblicherweise 3 Tage pro Woche vor Ort in unserem Office in Berlin. Workation Bis zu 10 Tage pro Jahr kannst Du von überall aus der EU, dem EWR und der Türkei arbeiten. Raum für Austausch Regelmäßiger Austausch im Team, saisonale Feiern und eine immer gut gefüllte Küche sorgen für ein lebendiges Miteinander. Weiterentwicklung Absolviere unsere Online-Trainings, um Deine fachlichen Fähigkeiten auszubauen und Dich zur Expert:in für Daten und KI zu entwickeln. Find more English Speaking Jobs in Germany on Arbeitnow

Why It Matches

This full-time role is listed as hybrid in Berlin. The source does not expose a salary range, so confirm compensation before investing in a long application. The match score reflects role clarity, work mode, location, freshness, salary visibility, and description depth—not a promise that the employer will select a candidate.

Questions to Check Before Applying

• Does the source describe the same title, company, location, and work arrangement shown here?
• Which required skills can you prove with a result, project, metric, or certification?
• How often must you work on site, and is the commute practical for the stated schedule?
• When will the employer disclose the salary range and total compensation?

Career Guides for This Role