Auf einen Blick
- Aufgaben: Verantwortung für Data Governance & Quality Framework und Verbesserung der Datenqualität.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Datenmanagement und Qualität.
- Vorteile: Bis zu 30 Tage Urlaub, unbefristeter Vertrag, Homeoffice und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Gute Karrierechancen und regelmäßige Feedbackgespräche.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenqualität und schütze sensible Informationen.
- Qualifikationen: Erste Erfahrung in Data Governance und Kenntnisse in Datenqualitätspraktiken.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Aufgaben, Kompetenzen und Verantwortung
Sie verantworten das Rollout und die Etablierung des Data Governance & Quality Framework innerhalb einer (Daten-)Domain über alle Geschäftsbereiche hinweg. Hierbei liegt Ihr Schwerpunkt auf der Verbesserung der Datenqualität und dem Schutz sensibler Daten durch Änderungen des Organisationsverhaltens, der Richtlinien, Standards, Governance-Metriken, Prozesse und verwandten Tools. Sie koordinieren, überwachen und pflegen die Implementierung von Datenqualitätsregeln und -richtlinien, die die Verwendung von Datenobjekten innerhalb des Verantwortungsbereichs regeln. Sie fungieren als Schnittstelle und Vermittler zwischen IT-, (Daten-)Qualitäts- und funktionalen Prozessbereichen. Dadurch stellen Sie sicher, dass datenbezogene Geschäftsanforderungen klar definiert, kommuniziert und gut verstanden sowie als Teil der betrieblichen Priorisierung und Planung berücksichtigt und in den Systemen implementiert werden.
Fachliche Anforderungen
Sie bringen erste Erfahrung in der Implementierung von Data-Governance- und Qualitätsartefakten oder -prozessen in einer Organisation mit. Sie verfügen über Kenntnisse branchenführender Datenqualitätspraktiken und -tools. Abgerundet wird Ihr Profil durch hohe Beratungskompetenzen mit Change-Management-Konzepten und -Strategien, einschließlich Kommunikation, Kulturwandel und Systemdesign zur Leistungsmessung.
Arbeitgeberleistungen / Unternehmensangebot
- bis zu 30 Tage Urlaub
- Tarifgebundene Entlohnung mit automatisierter Lohnsteigerung
- Dienstwagen sowie Homeoffice möglich
- Unbefristeter Arbeitsvertrag
- Arbeitgeberfinanzierte Altersvorsorge und Arbeitskontenregelung
- Schulungen, Trainings sowie Fortbildungen
- Gute Karriere- und Aufstiegsmöglichkeiten
- Regelmäßige Feedbackgespräche mit Ihrem Vorgesetzten
- Mitarbeiterevents
Data Steward Terminology (m/w/d) Arbeitgeber: N.O.C. Engineering
Als Mitarbeiter (m/w/d) für die Montage in einem international tätigen Unternehmen profitieren Sie von einem ausgezeichneten Betriebsklima und vielfältigen Entwicklungsmöglichkeiten. Wir bieten Ihnen flexible Arbeitszeitmodelle, ein betriebliches Gesundheitsmanagement sowie zahlreiche Annehmlichkeiten wie eine Kantine mit wechselnden Menüs und Fahrrad-Leasing. Bei uns haben Sie die Chance, in einem innovativen Umfeld zu arbeiten, das Wert auf Teamarbeit und Qualität legt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Steward Terminology (m/w/d) 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 N.O.C. Engineering 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 Steward Terminology (m/w/d) 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 Steward Terminology (m/w/d) bei N.O.C. Engineering gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei N.O.C. Engineering 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 N.O.C. Engineering entscheidend sein!
