Auf einen Blick
- Aufgaben: Stelle sicher, dass Stammdaten AI-fähig sind und unterstütze innovative Projekte.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich Datenmanagement und KI.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverwaltung und arbeite an spannenden KI-Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Master Data Management und starke Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
- Ensure master data is AI‑ready, supporting machine learning, analytics, and Generative AI use cases.
- Collaborate with Data Science and AI teams to: Define training‑data requirements, Prevent bias and duplication in AI inputs, Improve feature quality through high‑quality master data, Implement AI‑assisted data matching, classification, and enrichment where applicable.
- Support explainability, lineage, and traceability requirements for AI and ML models.
- Enable natural‑language and AI‑driven access to master data for analytics and decision support platforms.
- Work closely with MDM platforms and tools. Define and oversee integration patterns between MDM, ERP, CRM, data platforms, and AI pipelines.
- Collaborate with data engineering teams on cloud‑based data platforms, APIs, and automation workflows.
- Ensure master data availability and consistency across operational, reporting, and AI systems.
- Lead and mentor Master Data Stewards and Analysts.
- Act as a key stakeholder in enterprise Data & AI initiatives.
- Drive organizational adoption of data governance and AI‑driven data quality practices. Communicate MDM and AI value clearly to technical and non‑technical stakeholders.
Requirements
- Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Information Systems, Data Management, or related field.
- 6+ years of experience in Master Data Management, Data Governance, or Enterprise Data Management.
- Strong understanding of master data domains (Customer, Product, Supplier, Location).
- Proven experience designing or operating MDM programs at scale.
- Solid understanding of: Data quality management, Metadata and lineage, Data governance frameworks.
- Strong stakeholder management and communication skills.
- Hard Skills
- machine learning
- Generative AI
- data matching
- data classification
- data enrichment
- data governance
- data quality management
- metadata management
- MDM programs
- cloud-based data platforms
- Soft Skills
- stakeholder management
- communication
- leadership
- mentoring
- Industry Keywords
- master data management
- data governance
- enterprise data management
- data lineage
- data quality practices
- Tools & Technologies
- MDM platforms
- ERP systems
- CRM systems
- data platforms
- APIs
- automation workflows
- #J-18808-Ljbffr
Master Data Manager – Data Governance, AI Enablement Arbeitgeber: Jobtailor
Als Global Director B2B – Business Development bei uns profitieren Sie von einer dynamischen und innovativen Arbeitsumgebung, die auf Zusammenarbeit und Kreativität setzt. Wir bieten Ihnen nicht nur attraktive Vergütungsmodelle und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten, sondern auch die Chance, in einem internationalen Team zu arbeiten, das Vielfalt und persönliche Entwicklung fördert. Unsere Unternehmenskultur legt großen Wert auf Flexibilität und Work-Life-Balance, sodass Sie Ihre Karriereziele in einem unterstützenden Umfeld erreichen können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Master Data Manager – Data Governance, AI Enablement 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 Jobtailor 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 Master Data Manager – Data Governance, AI Enablement 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 Master Data Manager – Data Governance, AI Enablement bei Jobtailor gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobtailor 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 Jobtailor entscheidend sein!
