Sr. Data Steward (Data Governance)

Sr. Data Steward (Data Governance)

Vollzeit 100000 - 110000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
Fractal

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Gestalte und implementiere Lösungen für Datenqualität und -governance.
  • Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Datenmanagement und -qualität.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Vielfältige Karrierechancen in einem unterstützenden Arbeitsumfeld.
  • Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft der Datenverwaltung.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Datenqualität und -governance sowie Kenntnisse in SQL erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 100000 - 110000 € pro Jahr.

Job Overview

The Data Steward will collaborate on the design and implementation of data governance and quality solutions, ensuring alignment with business objectives, value streams, and maximizing long‑term technology investment, to ensure compliance with project requirements.

The Data Steward will work closely with Business Sponsors, Business Data Owners and Stewards, Business and Technical subject matter experts, Enterprise Architects, and Technology leaders to implement data quality checks and capture business process knowledge based on Data Governance standards and processes, while contributing to the overall data roadmap.

Responsibilities

  • Perform all responsibilities in accordance with Competencies, compliance, regulatory and Information Protection requirements.
  • Create data profiling methods that can be applied to a variety of data structures and be leveraged by data analysts, business stewards and subject matter experts for self‑service data profiling.
  • Build data profiles and identify insights from the profiles.

Review profiles with project leaders, data quality and governance analysts, business data stewards, and technology subject matter experts.

  • Creating and maintaining data quality metrics for data assets based on the business rules coordinated by Project Managers and Project Data SMEs.
  • Create and maintain data quality monitoring of identified data quality metrics for data assets.

Work closely with Business Data Stewards, Data Quality Analysts, Project Data SMEs to identify the best frequency for measuring quality.

  • Assist with maintaining a centralized DGO dashboard summarizing the status of data governance and data quality for data assets.
  • Design data quality remediation procedures and scripts in partnership with business unit functional areas and the Technology department to ensure that data quality issues are implemented in source systems.
  • Identify and classify PII or Restricted data in the Data Governance Tool and follow the Personally Identifiable Information (PII) Data Inventory Standard.
  • Identify Data Owner(s) and Steward(s) of data areas.
  • Document database column‑level metadata for all data that is created or stored, including data element name, technical name, location, definition, data type, and sample data; create a plan if documentation does not exist.
  • Identify and log Critical Data Elements (CDEs) in the data governance tool with business definition and technical metadata.
  • Document column‑level lineage with transformation logic mapped in the Data Governance Tool.
  • Collaborate with Data Owners, Business Data Stewards, Data Governance and Quality Analysts, Business and Tech SMEs to ensure proper retention practices are followed in accordance with the Data Purging Standard.
  • Demonstrate the DGO operating model to Business Data Stewards and the data community to enable them to implement data governance and quality practices in a self‑service manner.
  • Deliver training and answer questions from Business Data Stewards regarding the functionality of data governance related tools and proper usage.
  • Partner with vendors and the Technology department to build source system integrations, participate in timely implementation of patches and upgrades led by Technology, coordinate system and user‑acceptance testing, and drive resolution of system issues for DGO‑owned platforms.
  • Deliverables
  • Domain‑specific Data Governance and Quality artifacts
  • Design and implement Data Quality rules, monitoring, reporting, and remediation solutions
  • Aligned solutions to BECU Data Governance, Design and Technology standards (e. g., SDLC, Cybersecurity, Quality Engineering)
  • Risk, decision, action item and issue log(s)
  • Updates to communication and change management plans
  • Status reports in the form and frequency requested by Customer
  • Knowledge transfer to BECU FTE(s) with supporting documents

Qualifications

  • Ability to work the hours of 8:00 AM to 5:00 PM Pacific Time
  • 5 years of data quality development experience (required)
  • 3 years of data governance experience (required)
  • Experience with data management tools (Informatica, Collibra, Purview, etc.)
  • Proficient writing and reading SQL
  • Experience working with relational SQL databases (Oracle, MS SQL)
  • Strong written and verbal communication skills
  • Ability to lead initiatives/small projects
  • Strong understanding of data quality and governance frameworks
  • Experience with metric‑driven data governance
  • Strong analytical, conceptual and problem‑solving skills with a proven track record in gathering and documenting comprehensive business requirements in a highly regulated environment
  • Familiarity with developing and performing data manipulation, data cleansing, data analysis, and data anomaly detection (preferred)
  • Pay
  • Pay

The wage range for this role takes into account the wide range of factors that are considered in making compensation decisions including but not limited to skill sets, experience and training, licensure and certifications, and other business and organizational needs.

The disclosed range estimate has not been adjusted for the applicable geographic differential associated with the location at which the position may be filled.

At Fractal, it is not typical for an individual to be hired at or near the top of the range for their role and compensation decisions are dependent on the facts and circumstances of each case.

A reasonable estimate of the current range is: $120,000 to $130,000.

In addition, for the current performance period, you may be eligible for a discretionary bonus.

Benefits

Benefits

As a full‑time employee of the company or as an hourly employee working more than 30 hours per week, you will be eligible to participate in the health, dental, vision, life insurance, and disability plans in accordance with the plan documents, which may be amended from time to time.

You will be eligible for benefits on the first day of employment with the Company.

In addition, you are eligible to participate in the Company 401(k) Plan after 30 days of employment, in accordance with the applicable plan terms.

The Company provides for 11 paid holidays and 12 weeks of parental leave.

We also follow a free‑time PTO policy, allowing you the flexibility to take time needed for either sick time or vacation.

Fractal provides equal employment opportunities to all employees and applicants for employment and prohibits discrimination and harassment of any type without regard to race, color, religion, age, sex, national origin, disability status, genetics, protected veteran status, sexual orientation, gender identity or expression or any other characteristic protected by federal, state or local laws.

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Sr. Data Steward (Data Governance) Arbeitgeber: Fractal

Fractal ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein wettbewerbsfähiges Gehalt, sondern auch umfassende Sozialleistungen bietet, darunter Gesundheits-, Zahn- und Lebensversicherungen sowie eine großzügige Elternzeitregelung. Die Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und Innovation, während die Mitarbeiter durch kontinuierliche Schulungen und Entwicklungsmöglichkeiten in ihrer Karriere wachsen können. Zudem ermöglicht die flexible PTO-Politik den Mitarbeitern, ihre Work-Life-Balance optimal zu gestalten, was Fractal zu einem attraktiven Arbeitsplatz im Bereich Datenmanagement macht.

Fractal

Kontaktdaten:

Fractal Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Sr. Data Steward (Data Governance) 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 Fractal 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. Data Steward (Data Governance) mit Bravour zu bestehen

Problem-Solving Skills
SQL
Data Governance
Communication Skills
Python
Automation
Data Engineering

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. Data Steward (Data Governance) bei Fractal gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Fractal 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 Fractal entscheidend sein!