Auf einen Blick
- Aufgaben: Sichere die Datenqualität und Compliance in globalen Qualitätsprozessen.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen in der pharmazeutischen Industrie mit globaler Reichweite.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit internationalen Kollegen und Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenqualität und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Informationsmanagement oder verwandten Bereichen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Der Global Data Steward Quality / Complaints (m/w/d) gewährleistet die Datenqualität, Konsistenz und Compliance in globalen Qualitätsprozessen und -systemen. Die Rolle definiert Datenstandards, verwaltet Qualitätsdaten über ihren Lebenszyklus und unterstützt Datenmigration, Harmonisierung und Transformationsinitiativen.
Verantwortlichkeiten
- Datenverwaltung und Standards
- Definieren und Pflegen von Standards für Qualitäts- und Beschwerdemasterdatenobjekte
- Sicherstellen der Datenkonformität mit internen Richtlinien und regulatorischen Anforderungen
- Datenqualitätsmanagement
- Definieren und Validieren von Datenqualitätsregeln und Akzeptanzkriterien
- Überwachen der Datenqualität und Festlegen akzeptabler Schwellenwerte
- Analysieren und Lösen von Dateninkonsistenzen und -problemen
- Verwalten der Eskalation von Abweichungen in der Datenqualität
- Datenlebenszyklusmanagement & Migration
- Verantwortung für den End-to-End-Lebenszyklus von Qualitätsmaster- und Transaktionsdaten
- Gewährleisten der Datenintegrität über Systeme und Prozesse hinweg
- Koordinieren von Datenbereinigungsaktivitäten im Qualitätsbereich
- Validieren und Genehmigen von Migrationslieferungen (Extraktion, Laden, Validierung)
- Sicherstellen der Datenbereitschaft für Tests und produktive Nutzung
- Bereichsübergreifende Zusammenarbeit
- Zusammenarbeiten mit globalen Prozessverantwortlichen, Prozessverantwortlichen und Qualitätsexperten
- Ausrichten mit IT, SAP, QMS und Datenmigrationsteams
- Lösen von bereichsübergreifenden Datenabhängigkeiten (z.B. Material, Lieferant, Charge)
- Sicherstellen konsistenter Datendefinitionen über Prozesse hinweg
- Datenentwurf und Geschäftsausrichtung
- Übersetzen von Geschäftsanforderungen in Datendefinitionen und -strukturen, die die Kernqualitätsprozesse unterstützen
Qualifikationen
- Erfolgreich abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich Informationsmanagement, Lebenswissenschaften oder einem verwandten Bereich
- Erfahrung in der Datenverwaltung oder im Master-Datenmanagement
- Erfahrung mit SAP ECC, SAP S/4HANA und Qualitätsmanagementsystemen (QMS)
- Starkes funktionales Wissen im SAP QM-Modul
- Erfahrung in der pharmazeutischen, medizinischen Geräte- oder einer ähnlich GxP-regulierten Branche
- Erfahrung mit Datenbereinigungs- und Datenmigrationsprozessen
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit globalen, standortübergreifenden Organisationen mit Einblick in Qualität, Produktion, Wartung, Lieferkette, Logistik und Lagerhaltung
- Starkes Wissen über zentrale Qualitätsprozesse, einschließlich Inspektion, Chargenfreigabe, Beschwerden, Abweichungen, Änderungsmanagement, Stabilitätsstudien, Kalibrierung und Lieferantenmanagement
- Erfahrung in globalen Transformations- oder Systemimplementierungsprojekten
- Erfahrung mit SAP Solution Manager für Anforderungsmanagement, Signavio für Geschäftsprozessmodellierung und Aperture Data Studio für Datenprofilierung ist wünschenswert
- Fließend in Englisch
- Starke Stakeholder-Management- und Kommunikationsfähigkeiten in bereichsübergreifenden und internationalen Teams
- Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten
Global Data Steward Quality / Complaints (m/f/d) Arbeitgeber: FRESENIUS_KABI
Als Global Data Steward Quality / Complaints (m/w/d) bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und internationalen Umfeld zu arbeiten, das Wert auf Datenqualität und Compliance legt. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und Innovation, während wir Ihnen zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Schulung bieten. Genießen Sie die Vorteile eines globalen Unternehmens, das sich für die persönliche und fachliche Entfaltung seiner Mitarbeiter einsetzt und gleichzeitig einen positiven Einfluss auf die Gesundheitsbranche hat.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Global Data Steward Quality / Complaints (m/f/d) 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 FRESENIUS_KABI 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 Global Data Steward Quality / Complaints (m/f/d) 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 Global Data Steward Quality / Complaints (m/f/d) bei FRESENIUS_KABI gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei FRESENIUS_KABI 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 FRESENIUS_KABI entscheidend sein!
