Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Datenqualitätsoperationen und sorge für genaue, vollständige und konsistente Daten.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich Datenmanagement mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Aufstiegschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Datenstrategie und habe einen direkten Einfluss auf Geschäftsentscheidungen.
- Qualifikationen: Bachelor-Abschluss und 5+ Jahre Erfahrung im Datenmanagement erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 100000 € pro Jahr.
Als wir unsere Datenstrategie und Betriebsorganisation aufbauen, schaffen wir diese Rolle als Teil unseres Master Data Process and Capability-Teams. Unsere Hauptverantwortlichkeiten umfassen das Design und die Pflege von Governance-Richtlinien und -verfahren für das Master Data Management, die mit den Geschäftszielen und regulatorischen Anforderungen in Einklang stehen. Unser Team ermöglicht End-to-End-Master-Data-Management-Workflows und stellt sicher, dass standardisierte globale MDM-Prozesse genutzt werden, um die rechtzeitige Einrichtung von Stammdaten zu automatisieren und zu orchestrieren. Wir koordinieren die Prozesse des Master Data Managements, pflegen wichtige Datenelemente, lösen Probleme mit Stammdaten und überwachen die Datenqualität.
Der Manager für Datenqualitätsoperationen leitet und überwacht Aktivitäten, um die Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz der Daten sicherzustellen, und fungiert als entscheidende Verbindung zwischen den Geschäftsabläufen und der IT. Er definiert Datenstandards, implementiert Validierungsregeln, überwacht die Datenintegrität und beaufsichtigt Maßnahmen zur Behebung, um sicherzustellen, dass die Daten vertrauenswürdig für Entscheidungen sind.
Als Schlüsselverantwortlicher innerhalb des Data Management-Teams hat der Manager die Möglichkeit, eine kritische Funktion zu leiten, Kollegen aus verschiedenen Bereichen der Lieferkette zu koordinieren, Prioritäten zu setzen und mit anderen Führungskräften in der Organisation zusammenzuarbeiten, um sicherzustellen, dass die Prozesse des Master Data Managements mit den Geschäftszielen und Zeitplänen für Produkteinführungen übereinstimmen.
Hauptverantwortlichkeiten
- Strategie & Governance: Beitrag zur Definition von Richtlinien, Standards und Zielen für die Datenqualität. Beitrag zu Datenwörterbüchern, Geschäftsglossaren und Compliance-Regeln.
- Datenüberwachung & Analyse: Überprüfung von Daten auf Fehler, Ungenauigkeiten oder fehlende Informationen. Nutzung von Tools zum Erstellen von Dashboards, Überwachung der Datenintegrität und Identifizierung von Trends bei Datenproblemen.
- Fehlerverwaltung & Behebung: Leitung der Ursachenanalyse von Fehlern in der Datenqualität und Koordination von Behebungsplänen mit Teams zur Behebung von Problemen.
- Stakeholder-Zusammenarbeit: Zusammenarbeit mit Datenverwaltern, IT, Funktionen der Lieferkette und dem Betrieb, um die Systeme des Datenmanagements abzustimmen, die Datenintegrität sicherzustellen und Validierungsregeln durchzusetzen.
- Prozessoptimierung und Automatisierung: Analyse der Prozesse des Datenqualitätsmanagements zur Identifizierung von Ineffizienzen und Verbesserungsmöglichkeiten. Förderung der Einführung von Tools, Vorlagen und automatisierten Workflows zur Steigerung der Produktivität des Datenteams und Minimierung von Fehlern. Zusammenarbeit mit der IT zur kontinuierlichen Verbesserung der Systemintegration und zur Lösung systembezogener Herausforderungen.
- Datenberichterstattung & Geschäftseinblicke: Erstellung regelmäßiger und ad-hoc Berichte über die Datenqualitätsgesundheit, vergangene Probleme und Verbesserungschancen. Berichterstattung über Leistungskennzahlen (KPIs), die die Reduzierung von Datenabweichungen und die Verbesserung der Datenqualitätsbewertung in Dashboards messen.
- Arbeitsgruppe zur Daten-Governance: Teilnahme an der Arbeitsgruppe zur operativen Datenqualität in Zusammenarbeit mit funktionalen Datenverwaltern aus den Bereichen Make, Plan, Source, Deliver, Quality, Finance und ATSC, um die tägliche Datenqualität, Compliance und die Umsetzung sowie Einhaltung von Governance-Richtlinien sicherzustellen.
- Daten- und Geschäftsbewertung: Beitrag zur Analyse von Daten- und Geschäftsbewertungsregeln und zur Implementierung automatisierter Validierungen in Zusammenarbeit mit IT-Partnern über Werkzeuge für den Workflow von Stammdaten und ERP-Plattformen.
Qualifikationen
Ein Mindestmaß an Bachelor-/Universitätsabschluss oder gleichwertiger Erfahrung ist erforderlich. Vollständig kompetenter Manager mit fundiertem Wissen über die Branche und das Unternehmen (z.B. Johnson & Johnson oder vergleichbare regulierte Branchen). 5+ Jahre relevante Erfahrung. Nachgewiesene Erfahrung in der Verwaltung von Prozessen, Funktionen und Teams in einem operativen Umfeld. Erfahrung in der Arbeit innerhalb definierter Prozesse bei gleichzeitiger Förderung kontinuierlicher Verbesserungen.
Erforderliche Fähigkeiten
- Tiefe Expertise in Unternehmens-ERP-Systemen (z.B. SAP/S4HANA) und Vertrautheit mit verwandten Systemen.
- Fortgeschrittene Kenntnisse in Microsoft Excel, Power BI, Tableau und/oder SQL für Datenvalidierung und -berichterstattung.
- Starkes Verständnis der Prinzipien der Daten-Governance, des Datenlebenszyklusmanagements und verwandter Best Practices.
- Außergewöhnliche analytische und problemlösende Fähigkeiten mit Fokus auf die Verbesserung der Datenqualität.
- Starke organisatorische und Priorisierungsfähigkeiten, um in einem schnelllebigen Umfeld mehrere Prioritäten erfolgreich zu bewältigen.
- Fähigkeit, starke kollaborative Beziehungen aufzubauen, mehrere Partner zu beeinflussen und gemeinsame Ziele und Vorgaben zu etablieren, ohne Ergebnisse zu opfern.
- Starke schriftliche, mündliche und Präsentationsfähigkeiten in unserer Geschäftssprache Englisch.
Bevorzugte Fähigkeiten
- Erfahrung mit Datenmigration oder Projekten zur Transformation von Stammdaten.
- Vertrautheit mit den Anforderungen an Stammdaten in regulierten Branchen (z.B. GxP).
- Kenntnisse in agilen Projektmanagementmethoden oder eine Zertifizierung als PMP (Project Management Professional).
Führungskompetenzen
- Visionäre Führung: Entwicklung und Kommunikation einer klaren Strategie für die Datenqualität innerhalb der Organisation.
- Entscheidungsfindung: Fähigkeit, unter Druck mit unvollständigen Daten fundierte Entscheidungen zu treffen und dabei die Prioritäten der Organisation abzuwägen.
- Zusammenarbeit: Aufbau und Pflege starker Beziehungen über verschiedene Teams hinweg, um die Ausrichtung auf wichtige Initiativen sicherzustellen.
- Kontinuierliche Verbesserung: Förderung der Prozessoptimierung, der Verbesserung der Datenqualität und der Innovation in den Praktiken des Master Data Managements.
Die erwartete Grundvergütung für diese Position liegt im Bereich von:
Manager, Data Quality Operations Arbeitgeber: Johnson & Johnson Innovative Medicine
Als Arbeitgeber bieten wir eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, die auf Zusammenarbeit und kontinuierlichem Lernen basiert. Unsere Mitarbeiter haben Zugang zu umfangreichen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten, während sie an bedeutenden Projekten arbeiten, die den Erfolg unseres Unternehmens und unserer Kunden vorantreiben. Darüber hinaus fördern wir eine Kultur der Innovation und des Engagements, die es unseren Mitarbeitern ermöglicht, ihre Fähigkeiten in einem globalen Umfeld zu entfalten und einen echten Einfluss auf die Datenqualität und -integrität zu haben.
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!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Manager, Data Quality Operations 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 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!
