Blog Posts
Master Data Management meets AI: work smarter, not harder
Let's be honest, master data management (MDM) often feels like a Sisyphean task. Wrangling inconsistent data, battling data decay, and striving for a single…
How AI and MDM work together to drive business success
In today's fast-paced world, Artificial Intelligence (AI) is becoming a must-have for making smart decisions, automating tasks, and discovering hidden insights.…
Trust, automation, and the future of master data management
Master data management (MDM) is a vital, albeit often underappreciated, foundation of modern business operations. When done right, it ensures smooth processes,…
Managing data in the age of AI: F.A.Z. podcast
In the latest episode of the F.A.Z. Artificial Intelligence Podcast, I had the pleasure of joining hosts Peter Buxmann, Professor at the Technical University of…
The value of automation in MDM: podcast CDQ & SAP
In the latest episode of the SAP Let's Talk Data podcast, we’re diving deep into one of the most crucial aspects of business operations today: Master Data…
Personio block
You will be working in the Competence Center Corporate Data Quality (CC CDQ), a leading European research consortium and expert community in the field of data management, while conducting your PhD at TU Braunschweig. As member of the CC CDQ research team, you will play a key role in driving the co-innovation activities around the following topics:
- Generative AI and Agentic AI for data management
- Data and AI Governance
- review the current state of research and practice, analyze challenges in multinational firms as well as emerging technologies and trends.
- develop innovative concepts, methods, and tools for data management.
- engage with practitioners within the CC CDQ community to present, discuss and evaluate your research findings, ensuring they have real-world impact.
- contribute to the academic field of information systems by publishing articles in top-tier journals and presenting at prestigious international conferences.
- support teaching activities, including supervising projects and Master theses.
- a passion for and demonstrated experience in data and AI, especially in fields such as Generative AI, agentic AI, and data and AI governance.
- strong interest in exploring challenges and opportunities in multinational firms.
- a Master’s degree in Information Systems, Data Science, Industrial Engineering, or Management, or a related field.
- professional experience and/or internships in relevant areas.
- excellent analytical and communication skills.
- good writing skills and fluency in English.
Ob in Deutschland, Österreich, der Schweiz oder einem anderen Land, unsere Mitarbeiter sind über viele europäische Länder verteilt. Trotz unseres Home Office Konzepts bietet unser "virtuelles Unternehmen" ein stark vernetztes Arbeitsumfeld mit tollen Kollegen und einem starken Teamgeist. Wir pflegen einen intensiven Austausch, unterstützen uns gegenseitig und sind so gemeinsam erfolgreich. Unser Team zeichnet sich durch Hilfsbereitschaft, Professionalität und eine offene Unternehmenskultur aus. Unsere Werte – Ambition, Growth, Respect, Sharing und Focus – prägen unser tägliches Handeln und unsere Zusammenarbeit. Darüber hinaus bieten wir einen unbefristeten Arbeitsvertrag, modernste Arbeitsmittel und tolle Teammeetings!
Du verfügst über ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und eine hohe Arbeitsmoral? Dein Track Record im Vertrieb kann sich sehen lassen? Du würdest dich als selbstmotivierte Person mit großer Passion für Sales beschreiben? Dann bist du hier richtig!
- Lead-Generierung: Du recherchierst neue Geschäftsfelder, identifizierst potenzielle Firmen und passende Kontakte durch Kaltakquise, E-Mail-Kampagnen und Social Media
- Lead-Qualifizierung: Du bewertest Leads und qualifizierst diese vor, um den Verkaufsprozess effizient zu gestalten
- Terminvereinbarung: Als erster Ansprechpartner für potenzielle Kunden baust du Beziehungen auf und vereinbarst Termine für Produktdemos
- Erste Kundenberatung: Du identifizierst die Kundenanforderungen und Bedürfnisse, gleicht sie mit dem Leistungs- und Service-Portfolio ab und formulierst Nutzenargumentationen für den Kunden
- Datenpflege: Du verwaltest die Leads in unserem CRM in der Vertriebspipeline, vereinbarst Termine, organisierst die Nachverfolgung dieser und trackst den Fortschritt der Vertriebszielerreichung
- Teamarbeit: Du arbeitest mit dem Vertriebsteam zusammen an der Entwicklung von Strategien zur Erreichung der Salesziele
- Deine technische Affinität und dein unternehmerisches Denken machen dich zur kompetenten Ansprechperson.
- Abgerundet von einem hohen Energielevel und Eigeninitiative entwickelst du dich zum Motor für unser Sales-Team
- Der Umgang mit Systemen im Bereich CRM, Sales Intelligence, Marketing Automation ist für dich selbstverständlich
- Du konntest bereits Berufserfahrung als Sales Development Representative, Sales Account Executive oder in einer vergleichbaren Rolle mit, idealerweise im SaaS- oder Softwarebereich, vorzugsweise mit komplexen Produkten sammeln
- Du hast praktische Erfahrung mit verschiedenen Verkaufstechniken wie Kaltakquise, E-Mail-Akquise und Social Outreach
- Du liebst es mit Kunden in Kontakt zu treten, bist jetzt bereit Verantwortung zu übernehmen und Leads mit deiner Begeisterung anzustecken
- Du bist vertraut im Umgang mit anspruchsvollen B2B-Kunden und hast Spaß daran, diese zu begeistern und zu gewinnen
- Du verfügst über ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch
- Du bringst Eigeninitiative, Zielorientierung und Motivation mit, um in einem virtuellen Umfeld erfolgreich zu sein
- Dein aktuelles Umfeld würde dein Arbeitsweise als offen, respektvoll und kooperativ beschreiben
- Du schätzt die Vorteile einer virtuellen Organisation, in der alle Mitarbeiter von zu Hause aus arbeiten, denn du wirst ~80% Deiner Aufgaben im Home Office erledigen
- GREAT TEAM: ein aufgeschlossenes und freundliches Team mit agilen Methoden - as proven by our glassdoor score of 4,6
- WORK FROM ANYWHERE - 100% Remote Company - Virtuelles Setup (Vollzeit-Remote) mit regelmäßigen physischen Team-Events
- GROW WITH US: Vielfältige persönliche Entwicklungsmöglichkeiten
- GREAT PLACE TO WORK: Betriebliche Altersvorsorge, Unfallversicherung und länderspezifische, steueroptimierte Employee Benefits
The perfect fit is a team-oriented person who values collaboration, knowledge sharing, and collective problem-solving. A genuine interest in data and databases is highly appreciated.
The perfect fit is a team-oriented person who values collaboration, knowledge sharing, and collective problem-solving. A genuine interest in data and databases is highly appreciated.
- Designing and implementing AI agents with reasoning pipelines (e.g., multi-step workflows, RAG-based decision making)
- Integrating AI capabilities suchas LLM - powered services, semantic search, and intelligent automation
- Contributing to scalable architectures for data- and event-driven systems
- Improving, refactoring, and maintaining existing code bases
- Designing tasks in collaboration with theTeam Lead andProductOwner
- Participatingin codereviews,architecturediscussions, andknowledgesharing
- Contributed to the design of scalable architectures for data-heavy and AI-drivenservices
- Collaborate closely with theTeam Lead and ProductOwner to design tasks and shape the technical solution
- Participate in codereviews, architecture discussions, and knowledge-sharing sessions
Spring Boot
Docker
AI-related:
- Spring AI
- Experience integrating LLMs into applications (OpenAI API, Anthropic, local inference, etc.)
- Understanding of vector databases (Milvus, Pinecone, Qdrant, Elasticsearch vector search, or similar)
- AWS Bedrock
- LangChain4j
- Knowledge of embeddings, prompt engineering basics, and retrieval-augmented generation (RAG)
- Understanding Model Context Protocol
- Polish – C1 (required) / English – C1/B2+ (required)
Mongo DB
AI-related:
- Experience with AI/ML frameworks or orchestration libraries (LangChain4j, Spring AI, Embabel, Haystack, etc.)
- Familiarity with LLM model lifecycle: prompt design, evaluation, latency considerations, cost/performance trade-offs
- Experience with Ollama / vLLM
- Experience with streaming architectures for AI pipelines (i.e. Kafka Streams)
- Experience with document processing, OCR, or semantic search
The perfect fit is a team-oriented person who values collaboration, knowledge sharing, and collective problem-solving. A genuine interest in data and databases is highly appreciated.
The perfect fit is a team-oriented person who values collaboration, knowledge sharing, and collective problem-solving. A genuine interest in data and databases is highly appreciated.
- Designing and implementing AI agents with reasoning pipelines (e.g., multi-step workflows, RAG-based decision making)
- Integrating AI capabilities suchas LLM - powered services, semantic search, and intelligent automation
- Contributing to scalable architectures for data- and event-driven systems
- Improving, refactoring, and maintaining existing code bases
- Designing tasks in collaboration with theTeam Lead andProductOwner
- Participatingin codereviews,architecturediscussions, andknowledgesharing
- Contributed to the design of scalable architectures for data-heavy and AI-drivenservices
- Collaborate closely with theTeam Lead and ProductOwner to design tasks and shape the technical solution
- Participate in codereviews, architecture discussions, and knowledge-sharing sessions
Spring Boot
Docker
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- Spring AI
- Experience integrating LLMs into applications (OpenAI API, Anthropic, local inference, etc.)
- Understanding of vector databases (Milvus, Pinecone, Qdrant, Elasticsearch vector search, or similar)
- AWS Bedrock
- LangChain4j
- Knowledge of embeddings, prompt engineering basics, and retrieval-augmented generation (RAG)
- Understanding Model Context Protocol
- Polish – C1 (required) / English – C1/B2+ (required)
Mongo DB
AI-related:
- Experience with AI/ML frameworks or orchestration libraries (LangChain4j, Spring AI, Embabel, Haystack, etc.)
- Familiarity with LLM model lifecycle: prompt design, evaluation, latency considerations, cost/performance trade-offs
- Experience with Ollama / vLLM
- Experience with streaming architectures for AI pipelines (i.e. Kafka Streams)
- Experience with document processing, OCR, or semantic search