Fachkraft für Referenzdaten

Über den Job

Unternehmensbeschreibung

Vitol ist ein Energie- und Rohstoffunternehmen mit einem Umsatz von 331 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024; das Hauptgeschäft ist der weltweite Handel und Vertrieb von Energieprodukten – es werden täglich über sieben Millionen Barrel Rohöl und Produkte gehandelt, und zu jedem Zeitpunkt sind 250 Schiffe mit dem Transport der Ladungen beschäftigt.

Zu den Kunden von Vitol gehören nationale Ölgesellschaften, multinationale Konzerne, führende Industrieunternehmen und Versorgungsunternehmen. Gegründet 1966 in Rotterdam, bedient Vitol heute Kunden von rund 40 Büros weltweit und ist global in Energieanlagen investiert, darunter 24 Millionen m³ Lagerkapazität, 850.000 Barrel pro Tag Raffineriekapazität und 10.000 Tankstellen. Bis heute haben wir über 2,5 Milliarden US-Dollar Kapital in erneuerbare Projekte investiert und identifizieren sowie entwickeln weltweit kohlenstoffarme Chancen.

Stellenbeschreibung

Der Fachkraft für Referenzdaten verwaltet Vitols Referenzdaten über mehrere Systeme hinweg und stellt sicher, dass Datensätze genau, konsistent und für die Nutzung in Anwendungen und Geschäftsprozessen geeignet sind.

Die Aufgaben umfassen drei benachbarte Bereiche:

1. Unterstützung bei Systemmigrationen und Harmonisierung von Datensätzen

• Bereitstellung von anwendungsübergreifenden Zuordnungen zur Vereinheitlichung von Datensätzen und Verwaltung anwendungsspezifischer Sonderfälle.
• Bereinigung, Validierung und Vorbereitung von Datensätzen vor der Master-Daten-Einführung.
• Abbildung der Datenherkunft und Durchführung von Nicht-Regressionsprüfungen zum Schutz der bestehenden Anwendungsfunktionalität.
• Entwurf und Durchführung automatisierter Tests zur Unterstützung von Anwendungs-Onboarding- und Migrationsaktivitäten.

2. Sicherstellung der Qualität der Referenzdaten durch Überwachung und Überprüfung

• Verantwortung für Master-Daten-gehostete Referenzdatensätze und zeitnahe Bearbeitung von Support-Tickets im Tagesgeschäft.
• Definition von Validierungsregeln und Datenqualitätskontrollen für wichtige Datensätze.
• Implementierung von Überwachungstools, Ausnahmeberichten und Korrekturmaßnahmen.
• Identifikation wiederkehrender Datenprobleme und Vorschlag von Verbesserungen zur Vermeidung von Wiederholungen.

3. Erster Ansprechpartner für Nutzer und Anwendungsbesitzer

• Vertrauenswürdiger Partner für Nutzer, Anwendungsbesitzer und Projektteams in Bezug auf Referenzdaten.
• Priorisierung und Lösung von Supportanfragen, Klärung von Anforderungen und Koordination von Korrekturen bei Bedarf.
• Unterstützung von Teams bei der Einführung von Master-Daten in neuen oder bestehenden Lösungen.
• Bereitstellung von Leitlinien zu Datenverbrauch, Zuordnungen und Onboarding-Standards.

Qualifikationen

• Mehr als 2 Jahre Erfahrung mit C# und verwandten .NET-Technologien, vorzugsweise ASP.NET Core.
• Nachgewiesene Eigenverantwortung und Reaktionsfähigkeit in einem schnelllebigen Umfeld.
• Erfahrung im Datenmanagement mit ausgeprägter Detailgenauigkeit.
• Fähigkeit, vernetzte Abhängigkeiten zwischen Systemen und Datensätzen zu verstehen.
• Fähigkeit, Codebasen einschließlich SQL, .NET, React und Python zu prüfen.
• Fähigkeit, Nicht-Regressions- und Überwachungsskripte in Python zu entwickeln und auszuführen.
• Erfahrung mit CTRM-Systemen und Rohstoffhandels-Workflows ist von Vorteil, aber nicht erforderlich.

Zusätzliche Informationen

Der ideale Kandidat verfügt über starke analytische Fähigkeiten, Detailgenauigkeit und die Fähigkeit, sowohl mit Geschäfts- als auch mit Technologieteams zusammenzuarbeiten. Der Kandidat sollte sich wohlfühlen, Datenprobleme zu untersuchen, Abhängigkeiten zwischen Systemen zu verstehen und Geschäftsanforderungen in praktische Datenmanagementlösungen zu übersetzen.

Relevante Erfahrungen können umfassen:

• Erfahrung mit Referenzdaten, Stammdaten oder Daten-Governance.
• Erfahrung bei der Unterstützung von Systemmigrationen, Anwendungs-Onboarding oder Datenintegrationsprojekten.
• Gutes Verständnis von Datenqualitätsprinzipien und Kontrollrahmenwerken.
• Fähigkeit, Datensätze zu analysieren, Inkonsistenzen zu identifizieren und Abhilfemaßnahmen zu definieren.
• Erfahrung mit Ticketing-Systemen und Produktionssupport-Prozessen.
• Vertrautheit mit Datenzuordnung, Dokumentation der Datenherkunft und automatisiertem Testen.
• Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern zu kommunizieren.
• Proaktive, strukturierte und detailorientierte Herangehensweise an Problemlösungen.