Data Quality Manager (m/w/d)

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Unser Kunde ist ein namhaftes Unternehmen im Bereich der Finanzdienstleistungen mit Sitz in Unterföhring. Es gehört zu einem der größten und renommiertesten Versicherungskonzerne weltweit und zeichnet sich durch seine zukunftsorientierte Ausrichtung und hohe Datenkompetenz aus. Hier warten anspruchsvolle und zukunftsweisende Aufgaben auf Sie in der zentralen Funktion als Referent Steuerung und Implementierung von Datenqualitätsregeln im Herzen des Geschäftsbereichs Datenbereitstellung.

Rahmenbedingungen

• Einsatzort: Unterföhring
• Einsatzdauer: 12.01. bis
• Wochenarbeitszeit: 38 Stunden
• Geschäftsbereich: Datenbereitstellung

Benefits

• Umfangreiche Sozialleistungen, Flexible Arbeitszeiten und Gleitzeitkonto.
• Wertschätzende und vertrauensvolle Betreuung während des gesamten Vermittlungsprozesses.
• Weiterbildung durch e.Learning-Angebote.
• Gesundheits- und Sportangebote.

Aufgaben

• Projektmanagement und Koordination des Teams Datenqualität im APKV Data Office.
• Technische Konzeption und Implementierung der Datenqualitätsmessung, inklusive der Entwicklung eines technischen Konzepts und des Aufsetzens einer automatisierten Umgebung zur Ausführung und Dokumentation von Datenqualitätsregeln.
• Ausbau der Data Governance Richtlinien durch Bestandsaufnahme, Erstellung einer Roadmap und Umsetzung weiterer Vorgaben im Bereich der Datenqualität.
• Qualitätssicherung und Testing: Erstellung von Testfallspezifikationen, Durchführung von Abnahmetests, Vertesting von IDMC (und eventuell anderen Tools) sowie die Anbindung bisheriger QS-Strecken an die jeweiligen Tools.
• Berichtswesen und Visualisierung: Aufbau und kontinuierliche Erweiterung eines Dashboards zur Aufzeigung der Messergebnisse für unterschiedliche Berichtsempfänger.
• Kommunikation und Beratung: Begleitung von datengetriebenen Use Cases hinsichtlich der Richtlinien zur Datenqualität, Durchführung von Workshops und Beratung von Data Stewards und Data Scientists.
• Fehlerbeseitigung: Fertigstellung und Verprobung des Prozesses zur Bereinigung von Dateninkonsistenzen und Begleitung von Fehlerbeseitigungsmaßnahmen.

Ihr Profil

• Python: Fortgeschrittene Kenntnisse.
• SQL: Fortgeschrittene Kenntnisse.
• Datenbanken: Expertise in Datenmodellierung, relationalen Datenbanken und Data Warehouse.
• Idealerweise erste Erfahrung mit: Oracle-SQL, Snowflake, Docker, EC2-Instanzen / Kubernetes Cluster.
• Deutschkenntnisse in Wort und Schrift.
• Führungszeugnis ohne Eintrag muss vor Arbeitsantritt vorliegen.

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