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Data Component Quality Leader (m/w/d)

Data Engineer • Helyszíni • Teljes munkaidő • 📍 Poing bei München
- Eine anspruchsvolle, interessante und verantwortungsvolle Tätigkeit in einem zukunftsorientierten und internationalen Arbeitsumfeld - Ein innovatives Entwicklungsumfeld mit einem Expertenteam, das Grenzen verschiebt und sich gegenseitig herausfordert, um fantastische Lösungen für unsere Kunden zu schaffen - Die Möglichkeit, neue Trends frühzeitig zu erkennen und Technologien von der ersten Idee bis zur Serienproduktion zu begleiten - Ein Arbeitsumfeld, in dem Sie Ihre Erfahrung und Persönlichkeit einbringen können - Attraktive Vergütung, ein flexibles Arbeitszeitmodell sowie weitere Sozialleistungen eines großen Unternehmens - Individuelle Entwicklungsperspektiven und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten - Ein Team, das sich darauf freut, Sie auf dieser großartigen Reise zu begleiten ### Ihre Vorteile: - Arbeitszeit: 36 Stunden pro Woche - Urlaub: 30 Tage - Strukturierte Einarbeitung und Buddy-System zur Unterstützung beim Einstieg - Betriebskantine - Gute Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr ### Ihre Aufgaben: - Als Data Component Quality Lead entwickeln und operationalisieren Sie eine Datenqualitätsstrategie sowie die dazugehörigen Arbeitsweisen für datenzentrierte Systeme, mit einem besonderen Fokus auf die strukturierte Datenprotokollierung (Data Logging) - Ihre Strategie stellt sicher, dass vereinbarte Standards in den Bereichen Qualität, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Leistung über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg eingehalten werden - Zur Überwachung des Datenstatus und der Qualitätsleistung definieren Sie kritische Datenelemente, KPIs und Dashboards - Unter Einsatz Ihrer analytischen Expertise etablieren Sie einen effektiven Prozess zur Fehlerbehebung. Dabei nutzen Sie modernste Problemlösungsmethoden und Tracking-Tools, um die Umsetzung von Abhilfemaßnahmen und Korrekturmaßnahmen zu überwachen - Sie arbeiten eng mit anderen Unternehmensbereichen zusammen, um Data-Governance-Regeln durchzusetzen, Data Ownership zu unterstützen und die Compliance sicherzustellen - Durch Ihre ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeit treiben Sie kontinuierliche Verbesserungen voran, um die Datenerfassung, -speicherung und -nutzung sowie das gesamte Datenqualitätsmanagement zu optimieren ### Ihre Qualifikationen: - Ausbildung: Master-Abschluss in Informatik, Informationstechnologie, Statistik, Betriebswirtschaftslehre oder einem verwandten Fachbereich - Technisches Know-how: Erfahrung mit modernen Datenarchitekturen und dazugehörigen Pipeline-Technologien, wie z. B. Data-Mesh-Konzepten, Apache Kafka und ClickHouse - Testing: Kenntnisse über Testmethoden für Datenpipelines, Datenbanken und zugehörige Systemkomponenten - Datenqualität: Fundiertes Verständnis von Datenqualitätsprinzipien, einschließlich der Qualität, Genauigkeit und korrekten Definition von Unternehmensdaten und Metadaten - Governance & Compliance: Kenntnisse von Data-Governance-Praktiken und die Fähigkeit, entsprechende Regeln und Standards durchzusetzen; Vertrautheit mit relevanten Compliance- und Informationssicherheitsstandards (einschließlich ISO 27001) - Strategie & Arbeitsweise: Nachweisbare Fähigkeit zur Entwicklung und Umsetzung von Teststrategien sowie zur Etablierung effektiver Arbeitsweisen - Soft Skills: Starke analytische Fähigkeiten, Kompetenz in der Fehlerbehebung und im Stakeholder-Management; eine kollaborative Denkweise sowie ein ausgeprägter Antrieb für qualitativ hochwertige Ergebnisse und kontinuierliche Verbesserung ### Über Hays: Mit unserer langjährigen Rekrutierungserfahrung und unseren Kenntnissen des Engineering-Personalmarktes bieten wir Fach- und Führungskräften aus dem Ingenieurwesen und dem technischen Umfeld eine starke Partnerschaft. Denn durch unsere intensiven Beziehungen und Netzwerke über alle Industriebranchen hinweg vermitteln wir Ihnen als Engineering-Fachleuten spannende Projekte und attraktive Positionen. Ganz nach Ihren Interessen und abhängig von Ihren Erfahrungen und Qualifikationen. Sie profitieren da

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