Auf einen Blick
- Aufgaben: Stärke das Vertrauen in Unternehmensdaten und sorge für qualitativ hochwertige Daten im Einzelhandel.
- Unternehmen: Partnerunternehmen mit Fokus auf Datenanalyse und Governance.
- Vorteile: Wettbewerbsfähige Vergütung, flexible Arbeitszeiten und moderne Technologien.
- Weitere Informationen: Vollständig remote mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten in einem dynamischen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse im Einzelhandel und arbeite mit innovativen Tools.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenmanagement, SQL-Kenntnisse und Teamarbeit sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Diese Position wird im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Anwendungen und nächsten Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen Data Governance Consultant mit Erfahrung im Einzelhandel, der in Deutschland ansässig ist. Diese Remote-Position konzentriert sich auf die Stärkung des Vertrauens in Unternehmensdaten und die Sicherstellung hochwertiger, gut verwalteter Datenbestände, die die Einzelhandelsanalytik und Entscheidungsfindung unterstützen.
Der Consultant spielt eine Schlüsselrolle bei der Definition und Durchsetzung von Datenqualitätsstandards in Reporting- und BI-Umgebungen. Sie arbeiten eng mit Analytics-, Engineering- und BI-Teams zusammen, um Datenpipelines zu validieren und Konsistenz über Dashboards und kuratierte Datensätze hinweg sicherzustellen. Ein starker Fokus liegt auf SQL-gesteuerten Analysen, dbt-Validierung und Snowflake-basierter Datenexploration. Die Rolle trägt direkt zur Verbesserung der Datentransparenz durch Metadaten, Nachverfolgung der Herkunft und Governance-Rahmenwerke bei. Sie unterstützen auch die Problemlösung, indem Sie Anomalien identifizieren, Ursachen dokumentieren und Maßnahmen zur Behebung vorantreiben.
Diese Position ist ideal für jemanden, der in einer datengestützten, kollaborativen und schnelllebigen Umgebung der Einzelhandelsanalytik gedeiht.
Verantwortlichkeiten:- Definieren, Dokumentieren und Pflegen von Datenqualitätsregeln, Geschäftsdokumentationen und Validierungsstandards über wichtige Reporting- und Analysedatensätze hinweg, um Konsistenz und Zuverlässigkeit geschäftskritischer Informationen sicherzustellen.
- Tiefgehende Datenprofilierung und -validierung unter Verwendung von SQL, dbt und Snowflake durchführen, um Anomalien zu untersuchen, die Genauigkeit von Transformationen zu bestätigen und die Datenbereitschaft für Reporting-Anwendungsfälle zu unterstützen.
- Partnerschaft mit BI- und Analytics-Teams, um sicherzustellen, dass Dashboards, KPIs und semantische Schichten auf vertrauenswürdigen, gut verwalteten Datensätzen basieren, die den Geschäftserwartungen entsprechen.
- Überwachung laufender Datenqualitätsprüfungen, Untersuchung wiederkehrender Probleme, Identifizierung von Ursachen und Koordination der Behebung mit Engineering- und Datenverantwortlichen.
- Pflege und Verbesserung von Metadaten-Repositories, Dokumentationen zur Datenherkunft, Geschäftsglossaren und Systemen zur Verfolgung von Datenproblemen zur Verbesserung der Transparenz und Benutzerfreundlichkeit.
- Förderung von Best Practices im Bereich Daten-Governance durch Schulung der Stakeholder zu Datenstandards, Eigentumsmodellen, zertifizierter Datennutzung und Prinzipien der Datenverantwortung.
- Starker Hintergrund in Daten-Governance, Datenverantwortung, Datenqualität, Analytik, BI oder Datenmanagement innerhalb komplexer Datenumgebungen.
- Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse mit praktischer Erfahrung in Datenprofilierung, Validierung, Abstimmung und Untersuchung von Abweichungen zwischen Datensätzen.
- Praktische Erfahrung mit dbt, einschließlich Tests, Dokumentation, Nachverfolgung der Herkunft, Überprüfungen der Quellfrische und Validierungsworkflows für Transformationen.
- Erfahrung mit Snowflake oder vergleichbaren Cloud-Datenlagerplattformen, einschließlich Kenntnis von Leistungsüberlegungen und Datenstrukturen.
- Solides Verständnis der Prinzipien der Daten-Governance, einschließlich Metadatenmanagement, Datenherkunft, Datenlebenszyklus und Dimensionen der Datenqualität.
- Vertrautheit mit BI-Konzepten wie dimensionalem Modellieren, KPIs, semantischen Schichten und kuratierten Reporting-Datensätzen.
- Starkes analytisches Denken mit der Fähigkeit, Probleme über Quellsysteme, Transformationen und Reporting-Ebenen hinweg nachzuvollziehen.
- Erfahrung mit Kollaborationstools wie Ticketing-Systemen, Versionskontrollplattformen und Dokumentationsrepositories.
- Erfahrung in Einzelhandelsanalytik-Umgebungen und Agile/Scrum-Liefermodellen ist sehr wünschenswert.
- Wettbewerbsfähige Vergütung, die an Erfahrung und Branchenbenchmarks ausgerichtet ist.
- Vollständig remote Arbeitsumgebung mit flexiblen Arbeitszeiten.
- Kranken-, Zahn- und Augenversicherungsmöglichkeiten.
- Möglichkeiten zur Arbeit mit modernen Technologien des Datenstapels, einschließlich Snowflake und dbt.
- Kollaborative und funktionsübergreifende Umgebung mit starkem Fokus auf datengestützte Entscheidungsfindung.
- Berufliche Wachstumschancen in Daten-Governance, Analytics Engineering und Unternehmensdatenstrategie.
Data Governance Consultant(Retail Exp. Must) Arbeitgeber: Jobgether
Unser Partnerunternehmen bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für Data Governance Consultants, insbesondere im dynamischen Einzelhandelssektor. Mit einem vollständig remote Arbeitsmodell und flexiblen Arbeitszeiten fördert das Unternehmen eine kollaborative Kultur, die auf datengestützte Entscheidungen setzt. Zudem erwarten Sie spannende Entwicklungsmöglichkeiten in der Datenanalyse und -strategie, während Sie mit modernen Technologien wie Snowflake und dbt arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Governance Consultant(Retail Exp. Must) 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 Jobgether 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 Data Governance Consultant(Retail Exp. Must) 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 Data Governance Consultant(Retail Exp. Must) bei Jobgether gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobgether 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 Jobgether entscheidend sein!
