Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte die Zukunft mit uns als Data Produkt Owner und entwickle innovative Datenlösungen.
- Unternehmen: MEAG, Teil der Munich Re Group, einer der führenden Asset Manager weltweit.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, 30 Tage Urlaub, umfassende Gesundheitsleistungen und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Tolle Karrierechancen in einem unterstützenden und innovativen Umfeld.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines dynamischen Teams und forme die Datenstrategie für Analytics und KI.
- Qualifikationen: Master-Abschluss in einem relevanten Bereich und 5+ Jahre Erfahrung im Datenmanagement.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.
MEAG ist Teil der Munich Re Group und einer der weltweit führenden Asset Manager. Als Asset Manager von Munich Re und ERGO leistet MEAG einen bedeutenden Beitrag zum Erfolg der Munich Re Group. Unser Team vereint herausragendes Know-how in allen relevanten Anlageklassen und ist die treibende Kraft hinter unserem Erfolg als einer der besten Asset Manager der Welt.
Wir suchen einen qualifizierten und motivierten Data Product Owner, der unser Data Enablement Team innerhalb der (Gen)AI & Data Transformation Abteilung verstärkt. Das Data Enablement Team ist verantwortlich für den Aufbau der Unternehmensdatenplattform und der Datenmanagementfähigkeiten von MEAG. Die Plattform wird als strategische Grundlage für Analysen, Berichterstattung, KI-Lösungen und agentische KI-Anwendungsfälle in der gesamten Organisation dienen.
Gestalten Sie die Zukunft mit uns:
- Spielen Sie eine Schlüsselrolle beim Aufbau und der Skalierung der Datenmanagementorganisation von MEAG.
- Tragen Sie zur Weiterentwicklung der Datenplattform von MEAG als strategische Datenbasis für Analysen und agentische KI-Fähigkeiten bei.
- Besitzen und priorisieren Sie das zentrale Backlog für Datenprodukte und treiben Sie die agile Lieferung mit Geschäftspartnern, der IT von Munich Re und Fachexperten voran.
- Integrieren Sie Datenmanagement über den Lebenszyklus der Datenprodukte hinweg, einschließlich Eigentum, Metadaten, Datenqualität und Transparenz.
- Gestalten und liefern Sie Datenprodukte, die Analysen, Berichterstattung und KI-Anwendungsfälle in MEAG unterstützen.
- Bleiben Sie über aufkommende Trends in Daten und KI informiert, um die Fähigkeiten zur Datenaktivierung kontinuierlich zu verbessern.
Ihre Talente:
- Master-Abschluss in Datenwissenschaft, Informatik, Statistik oder einem verwandten Bereich.
- Über 5 Jahre Berufserfahrung im Bereich Datenengineering, Datenproduktmanagement oder datenzentrierte Produktentwicklung in komplexen Umgebungen.
- Starkes Verständnis von Datenmanagement, einschließlich Metadatenmanagement, Datenqualität, Eigentum, Herkunft und Transparenz.
- Solide Expertise in Datenmodellierung, Pipeline-Orchestrierung und modernen Datenplattformen.
- Erfahrung in der Vorbereitung von Datenplattformen und Datenprodukten für KI-Anwendungsfälle, einschließlich semantischer Datenstrukturen, Geschäftskontext und Metadatenmanagement.
- Solide Programmierkenntnisse in Python und SQL, mit Erfahrung in cloudbasierten Datenplattformen und Big Data-Technologien (z.B. Apache Spark, Azure, AWS, GCP).
- Starke Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten, mit nachgewiesener Fähigkeit, funktionsübergreifende Teams um die Ziele der Datenprodukte auszurichten.
- Exzellente organisatorische und Priorisierungsfähigkeiten in einem schnelllebigen Umfeld.
- Fachkenntnisse in der Finanzbranche sind von Vorteil.
- Berufliche Sprachkenntnisse in Englisch und Deutsch (mindestens C1-Niveau).
Diese Vorteile erwarten Sie:
- Flexibilität: Mobiles Arbeiten (Option, ein paar Tage pro Woche von zu Hause aus zu arbeiten), 30 Tage Urlaub.
- Vermögensaufbau & Altersvorsorge: Betriebliche Altersversorgung & Mitarbeitersparplan.
- Entwicklung: Intensive berufliche & persönliche Entwicklung (interne & externe Angebote), Zugang zu LinkedIn Learning.
- Gesundheit: Umfassende betriebliche Arztleistungen, Kooperation mit Urban Sports.
- Familie: pme Familienservice, Kinderbetreuungszuschuss, Pflegehilfe, Kooperation mit Kindertagesstätten, flexible Arbeitszeiten.
- Sonstiges: Tägliches kostenloses Mittagessen in unserer Cafeteria, kostenlose Heißgetränke & Wasser, Zuschuss zum „Deutschland Ticket Job“, Veranstaltungen, Tiefgarage mit E-Ladeinfrastruktur & vieles mehr!
*Bitte beachten Sie, dass diese Liste auf aktuellen Tarifverträgen basiert. Diese können sich ändern. Die Liste dient nur zu Informationszwecken. Wir übernehmen keine Haftung für einzelne Punkte. MEAG steht nicht nur für eine partnerschaftliche Beziehung zu Kunden, sondern auch für eine faire Behandlung von Bewerbern und Mitarbeitern. Unabhängig vom Geschlecht. Wenn wir die männliche Form von Personenbezeichnungen verwenden, geschieht dies rein aus Gründen der Lesbarkeit. Bewerber mit Behinderungen werden bevorzugt berücksichtigt, wenn sie ansonsten gleich qualifiziert sind.
Data Produkt Owner (m|f|d) in München Arbeitgeber: MEAG MUNICH ERGO AssetManagement
MEAG ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in München nicht nur ein dynamisches Arbeitsumfeld im Bereich Infrastruktur-Equity bietet, sondern auch eine Vielzahl von Vorteilen, die das Wohlbefinden und die berufliche Entwicklung fördern. Mit flexiblen Arbeitszeiten, umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einem starken Fokus auf Gesundheit und Familie schafft MEAG eine unterstützende Unternehmenskultur, die es den Mitarbeitern ermöglicht, ihre Karriereziele zu erreichen und gleichzeitig eine ausgewogene Work-Life-Balance zu genießen.
Kontaktdaten:
MEAG MUNICH ERGO AssetManagement Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Produkt Owner (m|f|d) in München 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 MEAG MUNICH ERGO AssetManagement 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 Produkt Owner (m|f|d) in München 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 Produkt Owner (m|f|d) bei MEAG MUNICH ERGO AssetManagement gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei MEAG MUNICH ERGO AssetManagement 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 MEAG MUNICH ERGO AssetManagement entscheidend sein!
