Dir, Innovative Enterprise Data Product Lead

Dir, Innovative Enterprise Data Product Lead

Vollzeit Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite die Produktstrategie für innovative Datenlösungen und arbeite eng mit verschiedenen Teams zusammen.
  • Unternehmen: Novartis, ein führendes Unternehmen im Gesundheitswesen mit einer starken Gemeinschaftskultur.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, umfassende Gesundheitsleistungen und großzügige Urlaubsregelungen.
  • Weitere Informationen: Remote-Position mit flexiblen Arbeitszeiten und großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenprodukte und mache einen echten Unterschied im Gesundheitswesen.
  • Qualifikationen: Mindestens 10 Jahre Erfahrung in Datenprodukten und starke Führungsfähigkeiten erforderlich.

Diese Position kann remote von überall in den USA ausgeführt werden (es kann einige Einschränkungen basierend auf der rechtlichen Einheit geben). Bitte beachten Sie, dass diese Rolle keine Umzugskosten übernimmt. Die erwarteten Arbeitszeiten und Reisen (inländisch und/oder international) werden vom einstellenden Manager festgelegt. Diese Position erfordert 20% Reiseanteil.

Diese Direktorrolle gehört zu den Datenprodukten und -grundlagen, unter Datenpartnerschaften, Innovation und Produkten. Die Rolle berichtet an den Executive Director, Innovative Data Offerings and Products und arbeitet eng mit der DEO (Data Enablement Organization) zusammen, um die Strategie für vertrauenswürdige, wiederverwendbare, KI-fähige Datenprodukte umzusetzen.

Diese Rolle verantwortet die Unternehmensdatenfundamente über Referenzdaten, Stammdaten, Metadaten, Standards, Stewardship und Geschäftsdokumentationen, definiert die Vision, den Fahrplan, die Priorisierung, den Adoptionsplan und die Wertmessungen, die erforderlich sind, um das Vertrauen in Daten, Konsistenz, Auffindbarkeit, Interoperabilität, Abdeckung von Metadaten, Annahme von Standards und KI-fähige Unternehmensfundamente zu verbessern.

Der Direktor wird sicherstellen, dass Produkte auf innovative Weise definiert werden, die über Datensätze hinausgehen, indem geschäftliche Bedeutungen, Regeln, Metriken, Herkunft, Metadaten und Kontexte eingebettet werden, damit sie von Geschäftsbenutzern, Analytikteams und KI-fähigen Lösungen wiederverwendet werden können.

Über die Rolle

  • Verantwortung für die Produktstrategie, den Fahrplan, die Priorisierung und das Lebenszyklusmanagement für Referenzdaten, Stammdaten, Metadaten und Standards.
  • Produkte auf innovative Weise definieren, indem geschäftliche Bedeutungen, semantische Definitionen, wiederverwendbare Maße, Standards, Metadaten, Herkunft und klare Verbrauchsmuster direkt in das Produktdesign eingebettet werden.
  • Eng mit der DEO (Data Enablement Organization) zusammenarbeiten, um die Strategie in umsetzbare Pläne zu übersetzen, sich auf Lieferprioritäten abzustimmen, operationale Barrieren zu beseitigen und sicherzustellen, dass Produkte skalierbar, zuverlässig und bereit für den Unternehmenskonsum sind.
  • Übergreifende Partnerschaften mit Geschäfts-, Analyse-, Technologie-, Datenpartnerschafts-, Innovations- und Produktteams sowie Datenprodukten und -grundlagen eingehen, um hochgradig wertvolle Fähigkeiten zu priorisieren und Duplikationen zu reduzieren.
  • Produktakzeptanz, Stakeholder-Engagement, Produktleistungsmanagement, Problempriorisierung und kontinuierliche Verbesserung basierend auf den Bedürfnissen des Unternehmens und dem Feedback der Benutzer vorantreiben.
  • Produktstandards, Governance-Routinen, Intake-Prozesse, Serviceerwartungen und Wertmessungen etablieren, die Zuverlässigkeit, Wiederverwendbarkeit, Compliance, Skalierbarkeit und Geschäftsauswirkungen gewährleisten.

Erfahrung

Novartis sucht einen erfahrenen Direktor, der die Produktstrategie, Lieferung, Akzeptanz und Governance für Payer, HCP, Omnichannel und Engagement leitet. Der ideale Kandidat bringt Produktführung, funktionsübergreifenden Einfluss und die Fähigkeit mit, mit der DEO zusammenzuarbeiten, um die Strategie umzusetzen und geschäftliche Prioritäten in vertrauenswürdige, wiederverwendbare, KI-fähige Datenprodukte zu übersetzen.

Wesentliche Anforderungen

  • Bildung: Bachelor-Abschluss in einem verwandten Bereich ist erforderlich; Master of Science und/oder MBA wird stark bevorzugt.
  • Mindestens 10+ Jahre Erfahrung in der Pharma-, Gesundheits-, Technologie-, Daten-, Analyse- oder Beratungsbranche, mit starkem Fokus auf Datenprodukte, Datenstrategie, Produktmanagement oder Analyseermöglichung.
  • Mindestens 5+ Jahre Fachwissen im Bereich Referenzdaten, Stammdaten, Metadatenmanagement, Datenstandards, Daten-Governance, Stewardship, semantische Modelle, Produktmanagement und KI-fähige Datenfundamente.
  • Nachweisliche Fähigkeit, Produktvision, Fahrplan, Priorisierung, Anwendungsfälle, Adoptionspläne, Wertmessungen und Governance-Routinen in einer komplexen Matrixumgebung zu definieren.
  • Starkes Verständnis von semantischen Datenprodukten, geschäftlichen Definitionen, Datenqualität, Metadaten, Herkunft, Standards und KI-fähigen Datenverbrauchsmustern.
  • Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Datenenablement-, Plattform-, Technologie-, Analyse-, Geschäfts-, Governance- und Betriebsteams zur Umsetzung von Strategien und Skalierung von Datenprodukten.
  • Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, geschäftliche Bedürfnisse in Anforderungen für Datenprodukte zu übersetzen und komplexe Konzepte klar gegenüber Führungskräften und funktionsübergreifenden Stakeholdern zu präsentieren.
  • Fähigkeit, sowohl Daten als auch den relevanten geschäftlichen/domänenspezifischen Kontext zu verstehen, um technische Anforderungen mit geschäftlichen Bedürfnissen zu verbinden und sicherzustellen, dass Lösungen praktikabel, skalierbar und auf die Unternehmensprioritäten ausgerichtet sind.
  • Fähigkeit, in einem schnelllebigen Umfeld zu gedeihen, mit Unklarheiten umzugehen und sich an sich ändernde geschäftliche Prioritäten anzupassen, während der Fokus auf messbaren Ergebnissen bleibt.

Vergütung und Vorteile

Die Vergütung für diese Position wird voraussichtlich zwischen 185.500,00 und 344.500,00 USD pro Jahr liegen. Das endgültige Gehalt wird basierend auf Faktoren wie, aber nicht beschränkt auf, relevante Fähigkeiten und Erfahrungen bestimmt und wird bei Novartis regelmäßig überprüft. Novartis kann die veröffentlichte Gehaltsspanne basierend auf Unternehmens- und Marktbedingungen ändern. Ihre Vergütung umfasst einen leistungsbasierten Bargeldanreiz und, abhängig von der Ebene der Rolle, die Berechtigung, für jährliche Eigenkapitalvergaben in Betracht gezogen zu werden. US-basierte berechtigte Mitarbeiter erhalten ein umfassendes Leistungspaket, das Gesundheits-, Lebens- und Invaliditätsleistungen, eine 401(k) mit Unternehmensbeiträgen und -anpassungen sowie eine Vielzahl anderer Vorteile umfasst. Darüber hinaus haben Mitarbeiter Anspruch auf ein großzügiges Urlaubsangebot, einschließlich Urlaub, persönliche Tage, Feiertage und andere Abwesenheiten.

Warum Novartis

Menschen mit Krankheiten und deren Familien zu helfen, erfordert mehr als innovative Wissenschaft. Es braucht eine Gemeinschaft von klugen, leidenschaftlichen Menschen wie Ihnen. Zusammenarbeiten, unterstützen und inspirieren Sie sich gegenseitig. Kombinieren Sie sich, um Durchbrüche zu erzielen, die das Leben der Patienten verändern. Bereit, gemeinsam eine hellere Zukunft zu schaffen?

Chancengleichheitserklärung

Die Novartis-Gruppe von Unternehmen ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir diskriminieren nicht bei der Rekrutierung, Einstellung, Schulung, Beförderung oder anderen Beschäftigungspraktiken aus Gründen wie Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, nationaler Herkunft, Alter, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, Familienstand oder Veteranenstatus, Behinderung oder einem anderen gesetzlich geschützten Status.

Zugänglichkeit & angemessene Vorkehrungen

Die Novartis-Gruppe von Unternehmen verpflichtet sich, mit Personen mit Behinderungen zusammenzuarbeiten und angemessene Vorkehrungen zu bieten. Wenn Sie aufgrund eines medizinischen Zustands oder einer Behinderung eine angemessene Vorkehrung für einen Teil des Bewerbungsprozesses oder zur Erfüllung der wesentlichen Funktionen einer Position benötigen, senden Sie bitte eine E-Mail an [emailprotected] oder rufen Sie +1(877)395-2339 an und teilen Sie uns die Art Ihrer Anfrage und Ihre Kontaktdaten mit. Bitte geben Sie die Stellenanforderungsnummer in Ihrer Nachricht an.

Dir, Innovative Enterprise Data Product Lead Arbeitgeber: Embedded Shishya

Figma ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung in Berlin bietet. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer Kultur des kontinuierlichen Lernens ermöglicht Figma seinen Mitarbeitern, ihre Fähigkeiten zu erweitern und an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die das Design für alle zugänglich machen. Die Zusammenarbeit mit kreativen Köpfen und die Möglichkeit, innovative Lösungen für große Kunden zu entwickeln, machen diese Rolle besonders lohnend.

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Kontaktdaten:

Embedded Shishya Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Dir, Innovative Enterprise Data Product 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 Embedded Shishya 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 Dir, Innovative Enterprise Data Product Lead mit Bravour zu bestehen

Produktstrategie
Datenmanagement
Metadatenmanagement
Datenstandards
Daten-Governance
Semantische Modelle
Stakeholder-Engagement

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 Dir, Innovative Enterprise Data Product Lead bei Embedded Shishya gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Embedded Shishya 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 Embedded Shishya entscheidend sein!