Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwicklung und Umsetzung moderner Datenmanagementlösungen, Unterstützung bei Data Governance und Datenqualität.
- Unternehmen: Accenture ist ein führendes Unternehmen im Bereich digitale Technologien und Beratung.
- Vorteile: Individuelles Arbeitszeitmodell, umfangreiche Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten sowie persönliches Mentoring.
- Weitere Informationen: Flexibles Arbeiten an einem Accenture-Standort, remote oder beim Kunden vor Ort.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Datenmanagementlösungen für Kunden aus dem Bankenumfeld und entwickle deine Expertise.
- Qualifikationen: Grundkenntnisse in Data Governance, Erfahrung mit Tools wie Collibra oder Informatica und Programmierkenntnisse in Python oder R.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Du willst in einem Unternehmen arbeiten, in dem du deine Affinität für Daten mit deiner Industrie-Expertise (z.B. Financial Services) kombinieren kannst? Du bist interessiert an der Beratung von führenden Unternehmen und willst unsere Kunden auf die nächste Stufe bringen? Dann bist du bei uns genau richtig.
Deine Mission
In dieser Rolle wirkst du bei der Entwicklung und Umsetzung moderner Datenmanagementlösungen mit. Dabei lernst du Themen wie Data Governance, Datenqualität, Data Lineage und Metadatenmanagement kennen und unterstützt das Team bei deren Umsetzung. Du arbeitest in Projekten für Kunden z. B aus dem Bankenumfeld mit und bist gemeinsam mit erfahrenen KollegInnen Ansprechpartner für fachliche und organisatorische Fragestellungen. Dabei unterstützt du die Projektkoordination und stimmst dich eng mit deinem Projektteam ab. Neben der Projektarbeit bringst du dich in die Weiterentwicklung von Themen und Lösungen ein und unterstützt bei der Zusammenarbeit mit Technologiepartnern sowie bei der Pflege bestehender Partnerschaften. So kannst du Schritt für Schritt fachliche Expertise aufbauen und Verantwortung übernehmen.
Das erwartet Dich
- (Meta-)Data Governance & Frameworks anwenden: Du nutzt etablierte Data‑Governance‑Frameworks (z.B. DAMA‑DMBOK), entwickelst Glossare, Taxonomien und Data‑Lineage‑Modelle und unterstützt bei der Implementierung skalierbarer Governance‑Strukturen.
- Datenqualität verbessern & bewerten: Du analysierst und bewertest kundenindividuelle Data‑Quality‑Architekturen, definierst Regeln und KPIs und leitest Empfehlungen zur Verbesserung der Datenqualität ab.
- Mit führenden Tools arbeiten: Du arbeitest mit gängigen Metadata‑, Governance‑ und DQ‑Tools wie Collibra, Informatica, D‑Quantum oder Ab Initio und bringst dein Know‑how ein, um optimale Lösungen zu entwickeln.
- Analytisch arbeiten & programmieren: Du führst Datenanalysen durch und setzt Programmiersprachen wie Python, R oder Java ein, um Daten zu modellieren, transformieren oder für Analysen aufzubereiten.
- Projekte strukturieren & begleiten: Du nutzt Tools wie Jira, Trello oder MS Project, erstellst klare technische Dokumentationen und Reports und unterstützt Teams durch Mentoring und Methodenkompetenz.
Darauf freuen wir uns
- Consulting Core Skills: Du bringst ein starkes Beratungs-, Präsentations‑ und Kommunikations‑Skillset (auf Deutsch & Englisch) mit und bringst erste Erfahrungen mit in der Anwendung von Design Thinking sowie in der Angebotserstellung.
- (Meta-) Data Management & Governance: Du hast ein grundlegendes Verständnis von Data Governance & Data Quality – z.B. durch dein Studium oder erste praktische Erfahrungen – einschließlich Interesse an Frameworks (z.B. DAMA‑DMBOK), Glossaren, Taxonomien, Data Lineage sowie der Einarbeitung in gängige Governance‑, Metadata‑ und DQ‑Tools (wie Collibra oder Informatica), um perspektivisch Datenqualitäts‑Architekturen zu verstehen und mitzuentwickeln.
- Analytisches Vorgehen: Du bist lernbereit für neue Technologien und Tools und bringst erste Kenntnisse in Datenanalysen sowie im Umgang mit Programmiersprachen wie z.B. Python, R oder Java zur Datenmanipulation mit.
- Leadership and Team Management: Du bringst Grundkenntnisse in Projektmanagement‑Tools wie Jira, Trello oder MS Project mit, unterstützt bei der Planung und Nachverfolgung von Aufgaben und wirkst bei der Erstellung verständlicher Dokumentationen und Reports mit; zudem hast du Interesse daran, Best Practices im Daten‑ und Projektmanagement kennenzulernen und weiterzugeben.
Was wir dir bieten
- Individuelles Arbeitszeitmodell mit flexibel anpassbaren Arbeitszeiten
- Arbeiten, wo du gebraucht wirst – an einem der Accenture-Standorte, remote oder beim Kunden vor Ort
- Umfangreiche Angebote für Fort- und Weiterbildung
- Persönliches Mentoring und Einarbeitung
- Attraktive Aufstiegschancen
Du und Accenture
In dieser Rolle bist du Teil von Accenture Technology. Wir nutzen das gesamte Spektrum digitaler Technologien, um den Alltag unserer Kunden zu vereinfachen. Und ihr Business in die Zukunft zu führen. Von #DevOps bis #Infrastruktur, von #Security bis #Workplace-Service.
Die Accenture-Kultur: Hier machst DU den Unterschied. Deine Fähigkeiten, dein Naturell und deine Ambitionen machen dich einzigartig. Und wenn die unterschiedlichsten Talente, Stärken und Sichtweisen aufeinandertreffen, entsteht etwas Großartiges: Idee, die in der Welt etwas bewegen. Deshalb setzen wir bei Accenture auf Diversität und freie Entfaltung. Schaffe dir ein Arbeitsumfeld, in dem du aufgehst. Mit Aufgaben, die dir am Herzen liegen. Mit einem Workload, der zu dir passt. Und mit einer Arbeitsweise, die sich an deinen Zielen orientiert. Wie du dich vernetzen, weiterbilden und persönlich wachsen willst, liegt bei dir. Es ist deine Karriere. Wir helfen dir, sie so zu gestalten, wie du es dir vorstellst.
Dein Kontakt
Noch Fragen offen? Schreib uns direkt unter recruiting_germany@accenture.com. Wir freuen uns auf dich!
Data Management Analyst (all genders) Arbeitgeber: Accenture DACH
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf fortschrittliche KI-Technologien konzentriert. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und kontinuierliches Lernen, während wir Ihnen zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Spezialisierung bieten. Darüber hinaus profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und einem inspirierenden Arbeitsplatz, der es Ihnen ermöglicht, Ihre Fähigkeiten als AI/LLM Architekt voll auszuschöpfen und an bedeutenden Projekten zu arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Management Analyst (all genders) 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 Accenture DACH 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 Management Analyst (all genders) 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 Management Analyst (all genders) bei Accenture DACH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Accenture DACH 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 Accenture DACH entscheidend sein!
