Sr Assoc Datacatalog Analyst (BC)

Sr Assoc Datacatalog Analyst (BC)

Vollzeit 135000 - 165000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Analysiere und verwalte Datenkataloge für eine führende Versicherungsgesellschaft.
  • Unternehmen: Großes Versicherungsunternehmen mit innovativem Ansatz.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, Bonus, hybrides Arbeitsmodell und Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Agile Arbeitsweise mit Tools wie Jira und Confluence.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Datenstrategie und arbeite an spannenden Projekten in einem dynamischen Umfeld.
  • Qualifikationen: 5-7 Jahre Erfahrung in Datenmanagement und Governance, starke SQL-Kenntnisse.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 135000 - 165000 € pro Jahr.

Senior Associate Datacatalog Analyst (BC)

$150K + Bonus Manhattan, NY (Hybrid Model) Major Insurance Company 5–7+ years of professional experience, including 2–3+ years in a data governance function.

Bachelor’s degree in Business, Computer Science, Information Technology, or related field.

Strong understanding of data governance frameworks, metadata management, and data cataloging/lineage concepts.

Proven ability to translate business needs into governance policies, standards, and workflows.

Excellent communication and collaboration skills and experience working across business and technical teams.

Required Skills

  • Hands-on experience with Atlan, Unity Catalog or similar metadata management tools.
  • Familiarity with data quality and observability tools (e. g., Anomalo).
  • Strong SQL skills with the ability to analyze and validate data lineage.
  • Experience applying governance frameworks, glossary management, and stewardship processes.
  • Working in Agile environments using Jira, Confluence, and Share Point.

Preferred Skills

  • Proficiency with Data platforms and relevant Data Management tools such as Databricks, Redshift, dbt, Five Tran, Streamlit etc.
  • #J-18808-Ljbffr

Sr Assoc Datacatalog Analyst (BC) Arbeitgeber: Clark Davis Associates

Als führendes Versicherungsunternehmen in Manhattan bieten wir unseren Mitarbeitern nicht nur ein wettbewerbsfähiges Gehalt von 150.000 $ plus Bonus, sondern auch ein hybrides Arbeitsmodell, das Flexibilität und Work-Life-Balance fördert. Unsere Unternehmenskultur legt großen Wert auf Zusammenarbeit und Innovation, während wir kontinuierliche Weiterbildung und Entwicklungsmöglichkeiten für unsere Mitarbeiter unterstützen, um ihre Karriere im Bereich Datenmanagement voranzutreiben.

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Kontaktdaten:

Clark Davis Associates Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Sr Assoc Datacatalog Analyst (BC) 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 Clark Davis Associates 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 Sr Assoc Datacatalog Analyst (BC) mit Bravour zu bestehen

Daten-Governance-Frameworks
Metadatenmanagement
Datenkatalogisierung
Datenherkunft
SQL-Kenntnisse
Datenqualitätswerkzeuge
Agile Methoden

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 Sr Assoc Datacatalog Analyst (BC) bei Clark Davis Associates gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Clark Davis Associates 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 Clark Davis Associates entscheidend sein!