Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite transformative Datenprojekte und arbeite eng mit verschiedenen Teams zusammen.
- Unternehmen: Multinationales Tech-Unternehmen, das Innovationen in 50 Ländern vorantreibt.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen und internationalem Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft durch datengetriebene Entscheidungen und innovative Lösungen.
- Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in Datenmanagement und Projektleitung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Als dynamisches multinationales Technologieunternehmen, das in 50 Ländern tätig ist, treiben wir Innovationen voran und schaffen Projekte, die die Zukunft gestalten und die Lebensqualität erheblich verbessern. Unsere Lösungen unterstützen fortschrittliche KI-Initiativen, Finanzanalysen und digitale Transformationen in großem Maßstab in globalen Organisationen.
Über die Rolle
Wir suchen einen erfahrenen E2E Data Lead zur Unterstützung eines End-to-End-Transformationsprogramms, das Geschäftsprozesse, Systeme und Daten abdeckt. Der E2E Data Lead wird als Veränderungsagent und wichtige Schnittstelle zwischen Geschäfts- und Technikteams fungieren, um Geschäftsbedürfnisse in umsetzbare Daten- und Migrationsanforderungen zu übersetzen. Die Rolle spielt eine entscheidende Rolle im E2E Data Workstream, insbesondere während der Vorbereitung auf die Designphase und im Kontext einer großangelegten System- und Datenmigration.
Der Schwerpunkt liegt auf der Analyse und Bewertung wichtiger Datenbestände, der Identifizierung von Lücken zwischen aktuellen Datenstrukturen und Zielsystemen sowie der Vorbereitung umsetzbarer Pläne, um sicherzustellen, dass Daten vereinfacht, bereinigt, harmonisiert, verwaltet und an die Geschäftsanforderungen angepasst werden.
Hauptverantwortlichkeiten
- Analyse der Struktur, Qualität und Governance wichtiger Datenentitäten im Rahmen der Systemmigration, einschließlich Dimensionen, Werte, Granularität und Kardinalität.
- Bewertung, wie aktuelle Datenstrukturen mit den Standarddatenmodellen der Anbieter übereinstimmen, und Identifizierung von Lücken für jeden E2E-Workstream.
- Entwicklung von Gap-Analysen und Empfehlung von Strategien und Aktionsplänen zur Anpassung an Standards zur Behebung identifizierter Lücken.
- Leitung und Moderation von funktionsübergreifenden Daten-Design-Workshops mit Datenverwaltern und anderen Geschäftspartnern.
- Entwicklung von Strategien zur Datenvereinfachung, -bereinigung, -harmonisierung und -standardisierung, um Probleme wie unvollständige oder schlechte Daten, Taxonomiefehlanpassungen und fehlende oder inkonsistente Granularität anzugehen.
- Moderation funktionsübergreifender Diskussionen und Unterstützung bei der Entscheidungsfindung zu geschäftskritischen Fragen und Datenanforderungen.
- Dokumentation wichtiger Entscheidungen, Risiken, Probleme, Abhängigkeiten und vereinbarter Maßnahmen.
- Entwurf erforderlicher TO-BE-Datenmodelle und Bewertung ihrer Übereinstimmung mit den Standarddatenmodellen der Anbieter.
- Definition und Koordination von Aktionsplänen, die erforderlich sind, um Daten für die Designphase und nachfolgende Migrationsaktivitäten vorzubereiten.
- Präsentation von Ergebnissen, Empfehlungen und Aktionsplänen an leitende Stakeholder in klarer und strukturierter Weise.
- Enge Zusammenarbeit mit technischen Teams zur Validierung der technischen Machbarkeit vorgeschlagener Datenstrategien und Migrationsansätze.
- Sicherstellung der Übereinstimmung zwischen der Master-Daten-Governance und dem MDM-Governance-Rahmenwerk der Organisation.
- Für wichtige Master-Datenentitäten Dokumentation des vollständigen Datenlebenszyklus, des Eigentumsmodells, der Governance-Anforderungen und der Entscheidungen zur Anpassung an Standards.
- Koordination funktionsübergreifender Aktivitäten, Nachverfolgungen und Abhängigkeiten zwischen Geschäfts- und Technikteams.
- Als Übersetzer zwischen Geschäfts-, Daten- und Technologieteams fungieren, um ein gemeinsames Verständnis und eine Übereinstimmung während der Transformation sicherzustellen.
Stakeholder-Zusammenarbeit
Der E2E Data Lead berichtet an den Leiter der Digitalisierung und arbeitet eng mit folgenden Gruppen zusammen:
- E2E Data & Reporting Workstream
- GDAO-Team
- T&I / ADSI-Team
- Funktionale Datenverwalter
- Globale Prozessverantwortliche (GPOs)
- Geschäfts- und technische Stakeholder in der gesamten Organisation
Must-Have-Anforderungen
Berufserfahrung
- 8–10+ Jahre Berufserfahrung, einschließlich mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Geschäftsanalytik, Datenmanagement und/oder Projektmanagement.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Verwaltung interner Stakeholder und funktionsübergreifender Teams mit hervorragenden Kommunikations-, Moderations-, Verhandlungs- und Problemlösungsfähigkeiten.
- Praktische Erfahrung mit Systemdatenmigrationen ist zwingend erforderlich, wobei starke Präferenz für Erfahrungen in ERP-Datenmigrationsprojekten besteht.
- Erfahrung in der Analyse von Datenstrukturen, der Identifizierung von Datenqualitätsproblemen und der Entwicklung von Datenumwandlungs- oder Sanierungsstrategien.
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Geschäfts- und Technikteams in komplexen Transformationsumgebungen.
- Starke Fähigkeit, Konsens zu erzielen und Aktivitäten über mehrere Funktionen und Stakeholder hinweg zu koordinieren.
- Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Englischkenntnisse.
Bildung
- Abschluss in Betriebswirtschaft, Informationssystemen, Informatik oder einem verwandten Bereich oder gleichwertiger Hochschulabschluss.
Nice-to-Have-Anforderungen
- Erfahrung im humanitären oder gemeinnützigen Sektor.
- BABOK-Zertifizierung, wie CCBA oder CBAP.
- Zertifizierung im Projektmanagement oder in Projektliefermethoden, z.B. Agile, PRINCE2, HERMES, PMI oder IPMA.
- Zertifizierung oder formale Schulung in Daten-Governance.
- Kenntnisse in Französisch.
Schlüsselkompetenzen
- Datenmanagement & Daten-Governance
- Datenmigration & ERP-Migration
- Geschäftsanalyse
- Datenqualität & Datenbereinigung
- Master Data Management (MDM)
- Fit-to-Standard-Analyse
- Stakeholder-Management
- Funktionsübergreifende Moderation
- Workshop-Moderation
- Übersetzung zwischen Geschäft und IT
- Projektmanagement
- Change Management
- Strategisches Problemlösen
Um mehr über Seargin zu erfahren, besuchen Sie bitte unsere Webseite.
E2E Data Lead Arbeitgeber: Seargin
Als dynamisches multinationales Technologieunternehmen mit Sitz in Visp bieten wir nicht nur ein inspirierendes Arbeitsumfeld, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Unsere hybride Arbeitsweise fördert eine ausgewogene Work-Life-Balance, während unser engagiertes Team von Fachleuten in einem kreativen und unterstützenden Umfeld zusammenarbeitet, um innovative Lösungen zu entwickeln, die das Leben der Menschen verbessern. Bei uns haben Sie die Chance, an bedeutenden Projekten mitzuarbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem internationalen Kontext weiter auszubauen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so E2E Data Lead 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 Seargin 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 E2E Data Lead 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 E2E Data Lead bei Seargin gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Seargin 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 Seargin entscheidend sein!
