Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite globale MDM-Initiativen und harmonisiere Produktdaten für AI-gestützte Lösungen.
- Unternehmen: Schnell wachsendes Unternehmen an der Schnittstelle von digitalem Handel und KI-Innovation.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, wettbewerbsfähiges Gehalt und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Karrierechancen und innovativen Projekten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Datenmanagements und erlebe den Einfluss von KI auf den Handel.
- Qualifikationen: Erfahrung in MDM-Führung und fundierte Kenntnisse in Produktdaten und KI-Anwendungen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Eine global agierende, schnell wachsende Organisation an der Schnittstelle von digitalem Handel, Daten und KI-Innovation sucht einen erfahrenen Master Data Management (MDM) Lead, der die Verantwortung für die end-to-end MDM-Koordination über mehrere Datenbereiche übernimmt, mit einem starken Fokus auf die Harmonisierung und Skalierung globaler Produktstammdaten. Diese Rolle ist zentral für den Aufbau einer einzigen, vertrauenswürdigen und KI-bereiten Produktdatenbasis, die überlegene Kundenerlebnisse ermöglicht und die nächste Generation von KI- und agentischen Handelsfähigkeiten antreibt.
In dieser Position werden Sie die Entwicklung eines ganzheitlichen MDM-Rahmenwerks über Menschen, Prozesse, Daten und Technologie leiten. Ihre Arbeit wird konsistente globale Standards, hohe Datenqualität und robuste Governance sicherstellen, während der volle Wert der Produktdaten über Märkte hinweg freigesetzt wird. Ein Schwerpunkt liegt auf der Anreicherung, Standardisierung und Skalierbarkeit der Produktstammdaten, um eine schnellere Bereitstellung von KI-gesteuerten Anwendungsfällen, verbesserte Datenverwendbarkeit und nahtlose Zusammenarbeit zwischen Geschäfts- und Technologieteams zu ermöglichen.
Hauptverantwortlichkeiten:- Leitung und Koordination globaler MDM-Initiativen über mehrere Datenbereiche, Etablierung eines konsistenten Governance- und Betriebsmodells
- Vorantreiben der globalen Harmonisierung von Produktstammdaten durch Definition und Implementierung von Standards, Taxonomien und Datenmodellen
- Ermöglichung der Anreicherung und Strukturierung von Produktstammdaten zur Unterstützung von KI-Anwendungsfällen, agentischem Handel und verbesserten Kundenerlebnissen
- Förderung der Einführung von KI-Tools und -Methoden zur Erstellung, Klassifizierung und Pflege von Stammdaten
- Enge Zusammenarbeit mit Technologieteams zur Definition der Architektur und Überwachung der Implementierung von MDM-Plattformen und Datenflüssen
- Ausrichtung der Stakeholder in den Bereichen Kategoriemanagement, Digital, Produkt und Landesorganisationen zur Sicherstellung der Akzeptanz von Standards und Prozessen
- Integration von MDM über Menschen, Prozesse, Daten und Technologie zur Schaffung eines skalierbaren und zukunftsfähigen Datenökosystems
- Nachgewiesene Erfahrung in der Führung von Master Data Management, idealerweise in globalen oder multi-marktlichen Umgebungen
- Starke Expertise in Produktstammdaten, einschließlich Datenmodellierung, Harmonisierung und Governance
- Solides Verständnis von KI/ML-Anwendungen im Datenmanagement, Automatisierung und Datenanreicherung
- Erfahrung in der engen Zusammenarbeit mit IT-Teams bei Systemarchitektur und Implementierung von MDM-Plattformen
- Starke Fähigkeit, geschäftliche und technische Perspektiven zu verbinden und funktionsübergreifende Abstimmungen voranzutreiben
- Exzellente Fähigkeiten im Stakeholder-Management, Kommunikation und Change Management
- Strategischer Denker mit einer praktischen, umsetzungsorientierten Denkweise und einer starken Leidenschaft für Daten und KI-gesteuerte Transformation
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Master Data Management Lead | Global Product Data & AI Enablement | Munich | Hybrid 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 AI Futures 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 Master Data Management Lead | Global Product Data & AI Enablement | Munich | Hybrid 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 Master Data Management Lead | Global Product Data & AI Enablement | Munich | Hybrid bei AI Futures gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei AI Futures 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 AI Futures entscheidend sein!
