Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die strategische Entwicklung unseres zentralen Datenkatalogs und arbeite an innovativen AI-Features.
- Unternehmen: Schwarz Digits, Teil der Schwarz Gruppe, bietet digitale Lösungen für Europa.
- Vorteile: Gestaltungsspielraum, moderne Technologien und eine Schlüsselrolle in einem dynamischen Umfeld.
- Weitere Informationen: Hohe Sichtbarkeit im Konzern und echte Wertschöpfung an der Schnittstelle von Business und IT.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines neuen Core Engineering Teams und forme die Zukunft der Datenexzellenz.
- Qualifikationen: Erfahrung als Product Owner im Data-Bereich und Kenntnisse in agilen Methoden.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Ausbildung Berufserfahrung: Erfolgreich abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Betriebswirtschaftslehre mit Datenfokus oder eine vergleichbare Qualifikation sowie mehrjährige Erfahrung als Product Owner im Data-/Analytics-Umfeld oder bei der Betreuung von Enterprise-Datenkatalogen.
Data-Governance-Expertise: Fundierte Kenntnisse in zentralen Governance-Konzepten wie Metadata Management, Data Lineage, Business Glossary, Data Quality und Data Ownership.
Übersetzungskompetenz Beratung: Exzellente Fähigkeit, komplexe Sachverhalte empfängerorientiert zwischen der „Business-Sprache“ der Fachbereiche und der „Tech-Sprache“ des Engineering-Teams zu übersetzen, verbunden mit hoher Beratungskompetenz für Kunden unterschiedlicher Reifegrade.
Agiles Handwerk: Nachgewiesene Erfahrung in agilen Methoden (Scrum/Kanban), der Product-Backlog-Priorisierung sowie im sicheren Umgang mit Jira und Confluence.
Persönlichkeit Diplomatieschick: Ausgeprägte Empathie, Verhandlungsgeschick und Souveränität in der Einwandbehandlung in einem anspruchsvollen und fachlich komplexen Umfeld.
Sprachkenntnisse: Sehr gute Deutschkenntnisse und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
Was wir bieten:
- Gestaltungsspielraum: Die Chance, beim Aufbau des neuen Core Engineering Teams (CET) maßgeblich mitzuwirken und die Zukunft des Data Excellence Toolings aktiv zu prägen.
- Zukunftsweisende Technologien: Arbeit an hochaktuellen Architekturkonzepten (modulare Makroarchitektur, StackIT, Cloud, Open Source) sowie der Einsatz von AI-Technologien (Agentic AI, semantischer Metadaten-Layer).
- Echte Wertschöpfung: Eine Schlüsselrolle an der Schnittstelle von Business und IT mit hoher Sichtbarkeit im gesamten Konzern.
Deine Aufgaben:
- Produktvision Strategische Roadmap: Du verantwortest die fachliche Produktvision sowie die Roadmap des zentralen Datenkatalogs und treibst die Transformation vom monolithischen „All-In Tool“ hin zu einer modernen, modularen Makroarchitektur mit klaren Schnittstellen und spezifischen Capabilities voran.
- Souveräne Architektur- Beschaffungsentscheidungen: Du evaluierst zusammen mit den Stakeholdern einen optimalen Toolstrategie, um ein hocheffizientes Steuerungs- und Dokumentationssystem aufzubauen.
- Requirements Engineering Domain Translation: Du erfasst unstrukturierte Kundenanforderungen, übersetzt komplexe Fachbereichswünsche in präzise Epics, User Stories sowie Akzeptanzkriterien und definierst gemeinsam mit dem Engineering Lead „Definition of Ready“ und „Definition of Done“.
- Stakeholder-Management Data Evangelism: Du agierst als Berater und Botschafter für Data Governance und Data Transparency, vermittelst den Wertbeitrag der Plattform gegenüber internen Kunden und baust durch verlässliche Delivery Vertrauen in einem dynamischen Umfeld auf.
- Fokusverschiebung Produktsteuerung: Du steuerst das Backlog aktiv, um ein zukunftsorientiertes Verhältnis zwischen täglichen Betrieb und Innovationspotenzial sicherzustellen.
- Innovation AI-Integration: Du prüfst und steuerst die Integration innovativer AI-Features (wie Chatbots, Agentic AI und semantischer Metadaten-Layer), um Dokumentation Aufwände der Nutzer zu minimieren und die Datenqualität zu steigern.
Product Owner - Enterprise Data Catalog & Metadata (gn) in Stuttgart Arbeitgeber: Schwarz Digits
Schwarz Digits ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einer integrierten IHK-Umschulung und einer strukturierten Einarbeitung profitierst du von umfangreichen Schulungen und Coaching, die deine berufliche Entwicklung fördern. Zudem genießt du die Vorteile eines stabilen Unternehmens mit schnellen Entscheidungswegen und echten Gestaltungsspielräumen, während du aktiv zur digitalen Transformation in Europa beiträgst.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Product Owner - Enterprise Data Catalog & Metadata (gn) in Stuttgart 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 Schwarz Digits 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 Product Owner - Enterprise Data Catalog & Metadata (gn) in Stuttgart 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 Product Owner - Enterprise Data Catalog & Metadata (gn) bei Schwarz Digits gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Schwarz Digits 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 Schwarz Digits entscheidend sein!
