Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Strategie für Daten, Analytik und KI in der Marine- und Hafenabteilung.
- Unternehmen: ABB - ein innovatives Unternehmen, das Industrien effizienter und sauberer macht.
- Vorteile: Hybrides Arbeitsmodell, Einfluss auf Entscheidungen und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Werde Teil eines vielfältigen Teams, das Innovation und Zusammenarbeit schätzt.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit Daten und KI in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Erfahrung mit Daten, Analytik und KI-Tools sowie hervorragende Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Diese Position Berichtet an Division AI & Tech Operations Manager
Bei ABB unterstützen wir Industrien dabei, effizienter und sauberer zu arbeiten – und jede einzelne Person trägt hier dazu bei.
Wir bieten allen Mitarbeitenden die Möglichkeit, Verantwortung zu übernehmen und die eigene Entwicklung aktiv voranzutreiben.
Gemeinsam entstehen Lösungen, auf die alle stolz sein können.
Wir suchen engagierte Talente, um gemeinsam die Welt voranzutreiben.
Your Role And Responsibilities
In this role, you will have the opportunity to develop and lead the strategy, objectives, targets, and operating model for Enterprise data, analytics, and AI of the Marine & Ports Division.
Each day, you will coordinate the development, governance, and adoption of data, analytics, and AI capabilities and related standards, policies, and practices.
You will also showcase your expertise by combining strategic leadership, stakeholder consulting, and hands‑on contribution with cross‑functional teams to shape the usage of enterprise data, business processes, and digital applications to improve efficiency, quality, transparency, compliance, and business decision‑making.
The work model for the role is: hybrid.
This role contributes to the global Marine & Ports division’s ambition to become a data‑driven organisation by building divisional capability across enterprise data governance, reporting, analytics, AI adoption, and data product usage.
Key stakeholders include the division’s business lines and functions, leadership as well as corporate and process automation data teams, internal AI and platform teams, IS/IT functions, and selected external delivery partners.
- You Will Be Mainly Accountable For
- Leading and continuously improving the Marine & Ports data, analytics, and AI governance and operating model, ensuring clear ownership, stewardship, decision‑making, stakeholder engagement, and effective representation of divisional needs toward corporate, cross‑divisional, platform, and delivery teams.
- Maintaining close coordination with business lines and functions to ensure data, analytics, and AI priorities align with business processes, applications, and transformation initiatives.
- Defining, communicating, and maintaining the divisional data, analytics, and AI roadmap, including demand prioritization, reuse and de‑duplication, architecture alignment, delivery status, budgets, risks, dependencies, and implementation progress.
- Supporting and localizing the implementation of new corporate data standards, transformation programs, data ownership models, access governance, and compliance mechanisms by ensuring appropriate governance, standards, and controls for data management and security.
- Representing AI Factory, corporate AI, and platform capabilities towards division needs, translating business opportunities into viable use cases, ensuring technical soundness, implementation success, monitoring progress, adoption, value, and handling issue escalations.
- Contributing hands‑on where needed: framing business problems, defining data requirements, reviewing solution concepts, preparing executive material, creating prototypes or analyses, validating outputs, and supporting issue resolution.
- Coordinating enterprise data budget planning and tracking for divisional data, analytics, and AI activities, including internal service costs, external support, platform usage, and business‑value justification.
Qualifications For The Role
- You are highly skilled in working with data, advanced analytics, AI tools, data infrastructure, cloud platforms, and enterprise applications.
- Ability to demonstrate hands‑on experience in data integration, quality, governance, security, access management, master data, and responsible AI use.
- Well versed in LLMs, AI tools and agents, Snowflake, Azure, Copilot, Power BI, Power Platform, and UI/UX.
- Preferred: Experience in business operations and/or hands‑on experience with business tools such as SAP, Salesforce, Jira.
- You are innovative around applying, trying, learning and generating ideas how to navigate the fast‑moving AI and data landscape.
- Degree in data, analytics, cloud, IT technologies, engineering, business technology, or a comparable relevant field, with proven hands‑on experience in advanced data technologies, integrations, and transformation initiatives.
- Excellent communication and collaboration skills with the ability to work across business and technical stakeholders.
- You hold any licenses, permissions, or certifications required for the target country, where applicable.
What's in it for you?
In this position, you can strongly influence the choices, governance models, platforms, priorities, and solutions the division uses to become a highly data‑driven organization.
The foundation has been established but the capability is still maturing.
As the technology landscape is evolving rapidly, the position provides a fast renewal opportunity across the AI and enterprise data landscape, with direct visibility to business transformation and divisional decision‑making.
More About Us
We as Marine & Ports Division are building an enterprise data, analytics, and AI capability via a division‑led team and wider network of subject matter experts working with colleagues across our business lines, functions, corporate teams, and delivery/platform organizations.
The ambition is to shift from fragmented data and isolated reports toward trusted data products, scalable analytics, responsible AI adoption, and continuous business value creation.
Die Zukunft wird sauberer und intelligenter durch vielfältige Talente – neugierige, mutige und kreative.
Wir schätzen Menschen mit unterschiedlichem persönlichem Hintergrund und Erfahrungen.
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Division Data and Analytics Lead Arbeitgeber: ABB
ABB ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitenden in Heidelberg oder Lüdenscheid die Möglichkeit bietet, aktiv an innovativen Projekten in der Gebäudeautomation mitzuarbeiten. Mit einem flexiblen Arbeitszeitmodell und einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung fördert ABB eine kollegiale und dynamische Arbeitskultur, in der Ideen geschätzt und umgesetzt werden. Zudem profitieren Mitarbeitende von attraktiven Zusatzleistungen wie einem Aktienprogramm und einem Elternzeitprogramm, was die Work-Life-Balance unterstützt und die Mitarbeiterbindung stärkt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Division Data and Analytics Lead erhalten könntest
✨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 ABB 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 Division Data and Analytics 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 Division Data and Analytics Lead bei ABB gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei ABB 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 ABB entscheidend sein!
