Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Lösungen zur Verbesserung von Datenmanagement-Prozessen und -Anwendungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Datenmanagement mit Fokus auf künstliche Intelligenz.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Remote-Position mit gelegentlichen persönlichen Treffen für Team-Events.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden KI-Initiativen.
- Qualifikationen: Abschluss in Data Science oder verwandten Bereichen und 7+ Jahre Erfahrung im Datenmanagement.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Advisor, Data Asset Management
As an Advisor, Data Enablement within the Data Asset Management (DAM) team, you will play a critical role in enabling the practical application of artificial intelligence across DAM processes, applications, and operations while also supporting broader data enablement initiatives that improve data accessibility, quality, and usability.
This role serves as the primary DAM interface to the AI Research & Development (AI R&D) team, ensuring that AI solutions are grounded in real business needs, data realities, and operational constraints.
You will develop a deep understanding of DAM workflows, data assets, and platforms, and translate those needs into clear AI use cases, requirements, and implementation guidance.
Acting as the DAM lead for AI initiatives, you will work closely with AI R&D partners to ensure alignment on scope, feasibility, and outcomes, while helping to operationalize AI capabilities that improve efficiency, quality, scalability, and insight across Data Asset Management.
This role reports into Data Asset Management leadership and works in close partnership with AI R&D, technology, product, and analytics teams.
Qualifications and Education
- Bachelor’s degree in Data Science, Computer Science, Engineering, Business, or a related field.
- 7+ years of experience in data management, analytics, technology, or related roles.
- Working knowledge of AI and machine learning concepts and applications.
- Strong understanding of data asset lifecycles including acquisition, ingestion, transformation, and quality.
- Ability to translate business needs into technical or analytical requirements.
- Experience working cross-functionally as a bridge between business and technical teams.
- Strong communication, problem-solving, and stakeholder management skills.
Key Responsibilities
- Develop a strong, hands‑on understanding of Data Asset Management applications, processes, data flows, and operational pain points to identify high‑value AI opportunities.
- Serve as the primary liaison between the DAM team and the AI R&D organization, ensuring clear communication of requirements and priorities.
- Translate DAM business and operational needs into well‑defined AI use cases, functional requirements, and success metrics.
- Lead DAM‑side planning and coordination for AI initiatives, including intake, prioritization, and implementation readiness.
- Work with AI R&D teams to validate feasibility, clarify data requirements, and ensure alignment with DAM standards.
- Under training, direction, or supervision of AI R&D, contribute to the design, testing, and implementation of AI‑enabled solutions.
- Support change management and adoption of AI solutions within Data Asset Management operations.
- Monitor AI solution performance and recommend enhancements based on business impact.
- Promote responsible and compliant use of AI aligned with governance and regulatory standards.
- Support Data Enablement initiatives that drive accessibility, quality, and scalability.
This is a remote position which may require occasional in‑person attendance at work‑related events at the discretion of management.
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Advisor, Data Enablement Arbeitgeber: TransUnion
TransUnion ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld zu arbeiten. Mit flexiblen Homeoffice-Optionen, umfassenden Sozialleistungen und einem starken Fokus auf berufliche Weiterentwicklung fördert das Unternehmen eine Kultur des Wachstums und der Zusammenarbeit. Hier haben Sie die Chance, Teil eines sinnstiftenden Unternehmens zu werden, das innovative Daten- und Analyselösungen für verschiedene Branchen bereitstellt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Advisor, Data Enablement 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 TransUnion 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 Advisor, Data Enablement 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 Advisor, Data Enablement bei TransUnion gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei TransUnion 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 TransUnion entscheidend sein!
