Job Function
Data Analytics & Computational Sciences
Job Sub Function
Data Governance & Policy
Job Category
Professional
Job Posting Locations
Schaffhausen, Switzerland, Zug, Switzerland
Job Description
As we are building out our Data Strategy and Operations organization, we are creating this role as part of our Master Data Process and Capability team. Our key accountabilities include design and maintenance of master data management governance policies and procedures that are aligned with business objectives and regulatory requirements. Our team enables end‑to‑end master data management workflows, ensuring standardized global MDM processes that leverage technology for automating and orchestrating timely master data set‑up. We coordinate master data management processes, maintain key data elements, resolve master data issues, and monitor data quality. By working closely with key partners, we manage master data tasks and risks related to new product launches ensuring deadlines are met.
The Manager for Data Quality Operations leads and oversees activities to ensure the accuracy, completeness, and consistency of data, acting as a crucial link between business operations and IT, defining data standards, implementing validation rules, monitoring data health, and overseeing remediation efforts to ensure data is trustworthy for decision‑making. As a key leader within the Data Management Team, the Manager, Data Quality Operations will have the opportunity to lead a critical function, will help co‑ordinate peers from across our supply chain functions, set priorities, and partner with other leaders across the organization to ensure that master data processes align with business objectives and product launch timelines.
Key Responsibilities
- Strategy & Governance: Contribute to the definition of data quality policies, standards, and targets. Contribute to data dictionaries, business glossaries, and compliance rules.
- Data Monitoring & Analysis: Review data for errors, inaccuracies, or missing information. Utilize tools to build dashboards, monitor data health, and identify trends in data issues.
- Error Management & Remediation: Lead root‑cause analysis of data quality errors and coordinating remediation plans with teams to rectify issues.
- Stakeholder Collaboration: Work with Data Stewards, IT, Supply Chain functions, and Operations to align data management systems, ensure data integrity, and enforce validation rules.
- Process Optimization and Automation: Analyse data quality management processes to identify inefficiencies and areas for improvement. Drive the adoption of tools, templates, and automated workflows to increase data team productivity and minimise errors. Partner with IT to continuously improve system integration and resolve system‑related challenges.
- Data Reporting & Business Insights: Generate regular and ad‑hoc reports on data quality health, past issues, and improvement opportunities. Report on KPIs measuring reduction in data discrepancies, data quality score improvement in dashboards.
- Data Governance Working Group Master Data Quality: Participate in the operational data quality working group in collaboration with functional data stewards across Make, Plan, Source, Deliver, Quality, Finance and ATSC to ensure day‑to‑day data quality, compliance, implementation of and adherence to governance policies.
- Data & Business Validation: Contribute to the analysis of data & business validation rules and in the implementation of automated validation in collaboration with IT partners across master data workflow tools and ERP platforms.
Education and Experience
- A minimum of a Bachelor's/University degree or equivalent through experience is required. Fully competent manager with solid general industry and company knowledge (e.g., Johnson & Johnson or comparable regulated industry). 5+ years of related experience.
- Demonstrated experience managing processes, functions and teams in an operational environment. Experience working within defined processes while driving continuous improvement.
Required Skills
- Deep expertise in enterprise ERP systems (e.g. SAP/S4HANA) & familiarity with related systems.
- Advanced proficiency in Microsoft Excel, Power BI, Tableau, and/or SQL for data validation & reporting.
- Strong understanding of master data governance principles, data lifecycle management, and related best practices.
- Exceptional analytical and problem‑solving skills, with a focus on data quality improvement.
- Strong organizational and prioritization skills to succeed in handling multiple priorities in a fast‑paced environment.
- Ability to build strong collaborative relationships, influence multiple partners, and establish common goals and objectives without sacrificing outcomes.
- Strong written, oral, and presentation skills in our business language English.
Preferred Skills
- Experience with data migration or master data transformation projects.
- Familiarity with master data requirements in regulated industries (e.g. GxP).
- Knowledge of Agile project management methodologies or certification in PMP (Project Management Professional).
Leadership Competencies
- Visionary Leadership: Develop and communicate a clear strategy for data quality within the organization.
- Decision Making: Demonstrates the ability to make sound decisions under pressure with incomplete data while weighing organizational priorities.
- Collaboration: Builds and maintains strong relationships across diverse teams, ensuring alignment on key initiatives.
- Continuous Improvement: Champions process optimization, data quality enhancements, and innovation in master data practices.
Additional Core Competencies
Advanced Analytics, Coaching, Critical Thinking, Cross‑Functional Collaboration, Database Management, Data Governance, Data Management, Data Privacy Standards, Data Savvy, Data Security, Emerging Technologies, Information Security Risk Management, Performance Measurement, Process Improvements, Risk Assessments, Strategic Thinking, Technical Credibility.
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Kontaktdaten:
Johnson & Johnson Innovative Medicine Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Manager, Data Quality Operations 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 Johnson & Johnson Innovative Medicine zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
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 Manager, Data Quality Operations bei Johnson & Johnson Innovative Medicine gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Johnson & Johnson Innovative Medicine 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 Johnson & Johnson Innovative Medicine entscheidend sein!