Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Strategie für Daten, Analytik und KI in der Marine- und Hafenabteilung.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das sich auf saubere und effiziente Industrien konzentriert.
- Vorteile: Einfluss auf Entscheidungen, hybrides Arbeitsmodell und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Wachsendes Team mit Fokus auf verantwortungsvolle KI und kontinuierliche Wertschöpfung.
- 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 80000 - 100000 € pro Jahr.
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.
In dieser Rolle haben Sie die Möglichkeit, die Strategie, Ziele, Vorgaben und das Betriebsmodell für Unternehmensdaten, Analytik und KI der Marine- und Hafenabteilung zu entwickeln und zu leiten. Jeden Tag koordinieren Sie die Entwicklung, Governance und Einführung von Daten-, Analyse- und KI-Fähigkeiten sowie verwandten Standards, Richtlinien und Praktiken. Sie zeigen Ihre Expertise, indem Sie strategische Führung, Stakeholder-Beratung und praktische Beiträge mit funktionsübergreifenden Teams kombinieren, um die Nutzung von Unternehmensdaten, Geschäftsprozessen und digitalen Anwendungen zu gestalten, um Effizienz, Qualität, Transparenz, Compliance und Geschäftsentscheidungen zu verbessern.
Das Arbeitsmodell für diese Rolle ist hybrid. Diese Rolle trägt zur globalen Ambition der Marine- und Hafenabteilung bei, eine datengestützte Organisation zu werden, indem sie die Fähigkeit der Abteilung in Bezug auf Unternehmensdaten-Governance, Berichterstattung, Analytik, KI-Einführung und Nutzung von Datenprodukten aufbaut. Zu den wichtigsten Stakeholdern gehören die Geschäftsbereiche und Funktionen der Abteilung, die Führungsebene sowie Unternehmens- und Prozessautomatisierungsteams, interne KI- und Plattformteams, IS/IT-Funktionen und ausgewählte externe Lieferpartner.
Sie sind hauptsächlich verantwortlich für:
- Die Leitung und kontinuierliche Verbesserung der Daten-, Analyse- und KI-Governance und des Betriebsmodells der Marine- und Hafenabteilung, um klare Verantwortlichkeiten, Entscheidungsfindung, Stakeholder-Engagement und eine effektive Vertretung der Abteilungsbedürfnisse gegenüber Unternehmens-, abteilungsübergreifenden, Plattform- und Lieferteams sicherzustellen.
- Die enge Koordination mit Geschäftsbereichen und Funktionen, um sicherzustellen, dass die Prioritäten für Daten, Analytik und KI mit Geschäftsprozessen, Anwendungen und Transformationsinitiativen übereinstimmen.
- Die Definition, Kommunikation und Pflege der Roadmap für Daten, Analytik und KI der Abteilung, einschließlich der Priorisierung von Anforderungen, Wiederverwendung und Duplikatsvermeidung, Architekturabgleich, Lieferstatus, Budgets, Risiken, Abhängigkeiten und Implementierungsfortschritt.
- Die Unterstützung und Lokalisierung der Umsetzung neuer Unternehmensdatenstandards, Transformationsprogramme, Modelle für Datenbesitz, Zugriffs-Governance und Compliance-Mechanismen durch Gewährleistung angemessener Governance, Standards und Kontrollen für Datenmanagement und Sicherheit.
- Die Vertretung der AI Factory, der Unternehmens-KI und der Plattformfähigkeiten gegenüber den Bedürfnissen der Abteilung, die Übersetzung von Geschäftsmöglichkeiten in tragfähige Anwendungsfälle, die Gewährleistung technischer Solidität, den Erfolg der Implementierung, die Überwachung von Fortschritten, Akzeptanz, Wert und die Bearbeitung von Eskalationen.
- Die praktische Mitwirkung, wo nötig: das Rahmen von Geschäftsproblemen, die Definition von Datenanforderungen, die Überprüfung von Lösungskonzepten, die Vorbereitung von Materialien für Führungskräfte, die Erstellung von Prototypen oder Analysen, die Validierung von Ergebnissen und die Unterstützung bei der Problemlösung.
- Die Koordination der Budgetplanung und -verfolgung für Unternehmensdaten, Analytik und KI-Aktivitäten der Abteilung, einschließlich interner Servicekosten, externer Unterstützung, Plattformnutzung und der Rechtfertigung des Geschäftswerts.
Qualifikationen für die Rolle:
- Sie sind sehr erfahren im Umgang mit Daten, fortgeschrittener Analytik, KI-Tools, Dateninfrastruktur, Cloud-Plattformen und Unternehmensanwendungen.
- Fähigkeit, Ihre praktische Erfahrung in Datenintegration, Qualität, Governance, Sicherheit, Zugriffsmanagement, Stammdaten und verantwortungsbewusster KI-Nutzung nachzuweisen.
- Gut vertraut mit LLMs, KI-Tools und -Agenten, Snowflake, Azure, Copilot, PowerBI, Power Platform und UI/UX.
- Bevorzugt: Erfahrung in Geschäftsabläufen und/oder praktische Erfahrung mit Geschäftstools wie SAP, Salesforce, Jira.
- Sie sind innovativ darin, wie Sie die sich schnell entwickelnde KI- und Datenlandschaft anwenden, ausprobieren, lernen und Ideen generieren.
- Abschluss in Daten, Analytik, Cloud, IT-Technologien, Ingenieurwesen, Geschäftstechnologie oder einem vergleichbaren relevanten Bereich, mit nachgewiesener praktischer Erfahrung in fortgeschrittenen Datentechnologien, Integrationen und Transformationsinitiativen.
- Ausgezeichnete Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, über Geschäfts- und technische Stakeholder hinweg zu arbeiten.
- Sie besitzen alle erforderlichen Lizenzen, Genehmigungen oder Zertifizierungen für das Zielland, sofern zutreffend.
In dieser Position können Sie die Entscheidungen, Governance-Modelle, Plattformen, Prioritäten und Lösungen, die die Abteilung verwendet, um eine hochgradig datengestützte Organisation zu werden, stark beeinflussen. Das Fundament wurde gelegt, aber die Fähigkeit reift noch. Da sich die Technologielandschaft schnell entwickelt, bietet die Position eine schnelle Erneuerungsmöglichkeit in der KI- und Unternehmensdatenlandschaft, mit direkter Sichtbarkeit auf die Geschäftstransformation und die Entscheidungsfindung der Abteilung.
Wir als Marine- und Hafenabteilung bauen eine Unternehmensdaten-, Analyse- und KI-Fähigkeit über ein abteilungsgeführtes Team und ein breiteres Netzwerk von Fachexperten auf, die mit Kollegen aus unseren Geschäftsbereichen, Funktionen, Unternehmens-Teams und Liefer-/Plattformorganisationen zusammenarbeiten. Das Ziel ist es, von fragmentierten Daten und isolierten Berichten zu vertrauenswürdigen Datenprodukten, skalierbaren Analysen, verantwortungsbewusster KI-Einführung und kontinuierlicher Wertschöpfung für das Unternehmen überzugehen.
Die Zukunft wird sauberer und intelligenter durch vielfältige Talente – neugierige, mutige und kreative. Wir schätzen Menschen mit unterschiedlichem persönlichem Hintergrund und Erfahrungen.
Bereit, gemeinsam etwas zu bewegen?
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!