Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite komplexe Datentransformationsprojekte und arbeite mit multidisziplinären Teams.
- Unternehmen: CGI, ein innovatives Unternehmen, das Organisationen bei der Datennutzung unterstützt.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, private Gesundheitsversorgung und ein attraktives Rentensystem.
- Weitere Informationen: Hybrid-Position mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Daten und führe transformative Projekte durch.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Leitung von Datenprogrammen und starke Führungsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
Bei CGI helfen wir Organisationen, den vollen Wert ihrer Daten zu erschließen, um Transformation, Innovation und messbare Geschäftsergebnisse voranzutreiben. Als Data Engagement Lead gestalten und liefern Sie komplexe Unternehmensdatenprogramme, leiten Kunden durch großangelegte Modernisierungsinitiativen und führen multidisziplinäre Teams.
Wir bieten ein wettbewerbsfähiges Gehalt, eine hervorragende Altersvorsorge, private Gesundheitsversorgung und ein Aktienprogramm (3,5 % + 3,5 % Matching), um Sie zu einem CGI-Partner und nicht nur zu einem Mitarbeiter zu machen. Aufgrund der sicheren Natur des Programms müssen Sie über eine UK Security Clearance verfügen oder berechtigt sein, diese zu erhalten. Dies ist eine hybride Position.
Verantwortlichkeiten- Leiten und Liefern komplexer Datentransformations- und Modernisierungsprogramme von der Konzeption bis zur Fertigstellung.
- Eigenverantwortliche Verwaltung von Kundenengagements, Stakeholder-Beziehungen, Governance, Budgets und Lieferplänen.
- Gestalten und Leiten von Implementierungen, Migrationen und Analyseinitiativen für Unternehmensdatenplattformen.
- Facilitieren und Zusammenarbeiten mit Geschäfts-, Technologie- und Datenteams, um erfolgreiche Ergebnisse zu erzielen.
- Beraten und Beeinflussen von Führungskräften in Bezug auf Datenstrategien, Betriebsmodelle und Transformationsfahrpläne.
- Governance und Minderung von Programmrisiken, Abhängigkeiten und Lieferherausforderungen.
- Unterstützen und Mentoren von Delivery Leads, Architekten, Ingenieuren, Analysten und Governance-Spezialisten.
- Exzellenz durch die Annahme von Best Practices in den Bereichen Datenqualität, Governance, Sicherheit und Compliance vorantreiben.
- Beitragen und Wachsen von Geschäftsmöglichkeiten durch Workshops, Entdeckungssitzungen, Lösungsentwicklung und Pre-Sales-Aktivitäten.
- Innovation in modernen Cloud-Datenplattformen, Analysefähigkeiten und aufkommenden Technologien fördern.
- Umfangreiche Erfahrung in der Leitung von unternehmensweiten Daten- und Analyseprogrammen in Beratungs- oder kundenorientierten Umgebungen.
- Starke Programm-Lieferkompetenz mit solidem Verständnis moderner Datenplattformen, Cloud-Ökosysteme und Prinzipien des Enterprise Data Management.
- Ausgezeichnete Fähigkeiten im Stakeholder-Engagement und Führungsfähigkeit, um strategische Geschäftsziele mit technischer Lieferung zu verbinden.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Leitung multidisziplinärer Teams, einschließlich Dateningenieuren, Datenarchitekten, Governance-Spezialisten, Analysten und Plattformteams.
- Starkes Verständnis moderner Cloud-Datenarchitekturen und Datenplattform-Ökosysteme.
- Erfahrung mit einem oder mehreren der folgenden: AWS, Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake, Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics, Power BI oder Azure Data Lake.
- Starkes Wissen über Daten-Governance, Datenqualität, Metadatenmanagement, Datenherkunft und Praktiken des Enterprise Data Management.
- Nachgewiesene Fähigkeit, Führungskräfte und Exekutivgremien zu engagieren und zu beeinflussen.
- Erfahrung in der Durchführung von Programmen mit Agile-, Waterfall- und/oder SAFe-Methoden.
- Starke Erfahrung in Programm-Governance, Risikomanagement, Budgetierung und Ressourcenplanung.
- Abschluss in Informatik, Datenanalyse, Informationssystemen oder einem verwandten Fachgebiet.
- Beratungs-, Systemintegrations- oder Unternehmensumwandlungserfahrung.
- Erfahrung in großen Cloud-Umgebungen.
- Vertrautheit mit CI/CD- und DevOps-Praktiken für Datenplattformen.
- Einblicke in AI/ML, fortgeschrittene Analytik oder Datenwissenschaftsinitiativen.
- Relevante Zertifizierungen in Azure, Databricks, Agile, SAFe oder Projektmanagementmethoden.
Data Engagement Lead Arbeitgeber: 慨正橡扯
CGI ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein wettbewerbsfähiges Gehalt und eine ausgezeichnete Altersvorsorge bietet, sondern auch die Möglichkeit, Teil eines innovativen Unternehmens zu werden, das sich auf die Transformation von Daten spezialisiert hat. Unsere hybride Arbeitsweise fördert eine ausgewogene Work-Life-Balance, während wir durch kontinuierliche Weiterbildung und Mentoring-Programme sicherstellen, dass unsere Mitarbeiter in ihrer Karriere wachsen können. Bei CGI sind Sie nicht nur ein Mitarbeiter, sondern ein Partner, der aktiv an der Gestaltung der Zukunft der Datenlandschaft mitwirkt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engagement Lead erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei 慨正橡扯 zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engagement Lead mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Data Engagement Lead bei 慨正橡扯 gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei 慨正橡扯 vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für 慨正橡扯 entscheidend sein!
