Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle moderne Datenplattformen und implementiere KI-fähige Datenpipelines.
- Unternehmen: Amazon Web Services - führend in Cloud-Technologien und Innovation.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Mentorship und Karriereentwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Vielfältige Erfahrungen sind willkommen – bewirb dich auch ohne alle Anforderungen zu erfüllen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheits-IT mit modernster Technologie und echten Auswirkungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und Architektur, idealerweise im Gesundheitswesen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 61650 - 75350 € pro Jahr.
Das Amazon Web Services Professional Services (ProServe) Team sucht einen Delivery Consultant, der sich auf Daten spezialisiert hat, um unserer Healthcare and Life Sciences (HCLS) Praxis beizutreten. Sie werden im Zentrum des bedeutendsten Wandels in der Unternehmens-technologie stehen: Organisationen wirklich AI-bereit zu machen.
Sie werden moderne Datenplattformen (Lake, Lakehouse, Mesh) entwerfen und implementieren, Datenpipelines architektonisch gestalten, die rohe, fragmentierte Datenbestände in verwaltete, AI-bereite Vermögenswerte umwandeln; und Unternehmens-RAG-Architekturen, Vektor-Speicher, semantische Ontologien und Wissensgraph-Architekturen entwerfen und implementieren, die es Grundmodellen und AI-Agenten ermöglichen, genau zu schlussfolgern, Daten sicher abzurufen und autonom innerhalb regulierter Umgebungen auszuführen.
Zu den Hauptaufgaben gehören:
- Entwurf und Implementierung von produktionsreifen Datenpipelines, Datenseen, Lakehouses und Daten-Mesh-Architekturen innerhalb von Unternehmens-HCLS-Umgebungen, Integration mit Altsystemen und bestehenden Daten-Governance-Rahmenwerken.
- Erstellung von Datenprodukten, die mehreren nachgelagerten Anwendungen und Anwendungsfällen dienen — von AI/ML-Modelltraining bis hin zu agentischen AI-Systemen, wobei die Datenqualität, -herkunft und -zuverlässigkeit in großem Maßstab sichergestellt werden.
- Arbeiten mit einem hohen Maß an Autonomie innerhalb schnelllebiger Lieferengagements, Entscheidungen über Datenmodellierung, Pipeline-Design und Architektur zu treffen, ohne auf perfekte Spezifikationen oder ständige Aufsicht zu warten.
- Navigieren durch komplexe Datenzugriffs-, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen, die für Pharma und Gesundheitswesen einzigartig sind, einschließlich GxP-Compliance-Beschränkungen, HIPAA und regulatorischen Daten-Governance-Rahmenwerken.
- Architektur kontextueller Wissensschichten, einschließlich Ontologien und Wissensgraphen, um AI-Agenten mit dem Vokabular und den Leitplanken auszustatten, um genau zu schlussfolgern und autonom innerhalb regulierter Umgebungen zu agieren.
- Zusammenarbeit über organisatorische Grenzen hinweg, um den Datenzugriff zu sichern, den Kontext des Quellsystems zu verstehen und Herausforderungen bei der Datenqualität mit Teams aus der Kunden-IT, dem Geschäft und Partnerorganisationen zu lösen.
- Iteratives Liefern, wenn Anforderungen unklar sind, unvollständige Geschäftsbedürfnisse in gut gestaltete Datenlösungen zu übersetzen, die sich weiterentwickeln können, während das Verständnis des Kunden reift.
- Anwendung von AI-DLC (AI-beschleunigte Entwicklungslebenszyklen) Methoden zur Datenlieferung, um Datenarbeitsabläufe neu zu gestalten, um AI-nativ für beschleunigte Skalierung und Tempo zu werden.
Über das Team:
Amazon schätzt vielfältige Erfahrungen. Selbst wenn Sie nicht alle bevorzugten Qualifikationen und Fähigkeiten erfüllen, die in der Stellenbeschreibung aufgeführt sind, ermutigen wir Kandidaten, sich zu bewerben. Wenn Ihre Karriere gerade erst beginnt, keinen traditionellen Weg verfolgt hat oder alternative Erfahrungen umfasst, lassen Sie sich davon nicht abhalten, sich zu bewerben.
Warum AWS:
Amazon Web Services (AWS) ist die umfassendste und am weitesten verbreitete Cloud-Plattform der Welt. Wir haben das Cloud-Computing erfunden und nie aufgehört zu innovieren — deshalb vertrauen Kunden von den erfolgreichsten Startups bis hin zu Global 500 Unternehmen auf unser robustes Produkt- und Dienstleistungsangebot, um ihre Geschäfte zu betreiben.
Work-Life-Balance:
Wir schätzen die Harmonie zwischen Arbeit und Leben. Erfolg im Beruf sollte niemals auf Kosten von Opfern zu Hause gehen, weshalb wir Flexibilität als Teil unserer Arbeitskultur anstreben.
Inklusive Teamkultur:
Hier bei AWS liegt es in unserer Natur zu lernen und neugierig zu sein. Unsere von Mitarbeitern geleiteten Interessengruppen fördern eine Kultur der Inklusion, die uns ermächtigt, stolz auf unsere Unterschiede zu sein.
Mentoring und Karrierewachstum:
Wir erhöhen kontinuierlich unsere Leistungsstandards, während wir bestreben, der beste Arbeitgeber der Erde zu werden. Deshalb finden Sie hier endlose Wissensaustausch-, Mentoring- und andere karrierefördernde Ressourcen, die Ihnen helfen, sich zu einem besser ausgebildeten Fachmann zu entwickeln.
Grundqualifikationen:
- 5+ Jahre Erfahrung in Datenengineering, Datenarchitektur und/oder Entwicklung von Datenplattformen, mit praktischer Implementierung von Produktionsdatenpipelines.
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Datenwissenschaft, verwandtem Bereich oder gleichwertiger Erfahrung.
- Kenntnisse in modernen Entwurfsmustern für Datenplattformen, einschließlich Datenseen, Lakehouses, Daten-Mesh und Zero-ETL-Mustern sowie Streaming-Architekturen, unter Verwendung von Diensten wie Amazon SageMaker Lakehouse, SageMaker Unified Studio, Amazon S3 Tables, Amazon Redshift und Zero-ETL-Integrationen.
- Erfahrung in der Architektur und dem Engineering von Ontologien und Wissensgraphen in Unternehmensumgebungen.
Bevorzugte Qualifikationen:
- AWS-Zertifizierungen in Data Analytics oder Machine Learning Specialty bevorzugt.
- Erfahrung in der Gesundheits- und Lebenswissenschaftsbranche, einschließlich Vertrautheit mit Compliance- und Sicherheitsrahmenwerken (HIPAA, GxP) und klinischen Datenstandards (OMOP, CDISC, FHIR).
- Praktische Erfahrung mit Apache Iceberg, Spark, Databricks, Snowflake, Kafka oder gleichwertigen verteilten Datenverarbeitungsrahmen.
- Erfahrung in der Gestaltung und Implementierung von Wissensgraph-Architekturen, Ontologiemodellen oder semantischen Datenschichten, die AI/ML und agentische AI-Systeme unterstützen.
- Erfahrung mit Daten-Governance- und Katalogisierungstools (z.B. AWS Glue Data Catalog, Collibra, Alation) und der Nachverfolgung der Datenherkunft sowie der Gestaltung von Datenzugriffsmustern, die Identität und minimalen Zugriff unterstützen.
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Kundenteams, IT und Partnerorganisationen, um Datenanforderungen zu verstehen und Zugangsprobleme zu lösen sowie technische Konzepte sowohl technischen als auch geschäftlichen Zielgruppen zu vermitteln.
- Kenntnisse in AI-DLC oder gleichwertigen AI-beschleunigten Entwicklungsmethoden — einschließlich Prompt Engineering als Entwicklungsdisziplin, Mob-Programmierung mit AI und Erfahrung in der Validierung von AI-generiertem Datenpipeline-Code für die Produktion in regulierten Umgebungen.
Amazon ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir glauben leidenschaftlich daran, dass die Beschäftigung einer vielfältigen Belegschaft zentral für unseren Erfolg ist. Wir treffen Einstellungsentscheidungen basierend auf Ihrer Erfahrung und Ihren Fähigkeiten. Wir schätzen Ihre Leidenschaft für Entdeckung, Erfindung, Vereinfachung und Aufbau.
Der Schutz Ihrer Privatsphäre und die Sicherheit Ihrer Daten haben für Amazon höchste Priorität. Bitte konsultieren Sie unsere Datenschutzerklärung, um mehr darüber zu erfahren, wie wir die persönlichen Daten unserer Kandidaten sammeln, verwenden und übertragen.
Unsere inklusive Kultur ermächtigt Amazonians, die besten Ergebnisse für unsere Kunden zu liefern. Wenn Sie eine Behinderung haben und während des Bewerbungs- und Einstellungsprozesses, einschließlich Unterstützung für das Interview oder den Onboarding-Prozess, eine Arbeitsplatzanpassung benötigen, besuchen Sie bitte unsere Website für weitere Informationen.
Delivery Consultant - Security, Risk And Compliance, Professional Services, Professional Services in Zürich Arbeitgeber: Amazon Web Services
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf Teamarbeit und kontinuierliche Weiterbildung setzt. Unsere Unternehmenskultur fördert eine offene Kommunikation und unterstützt Ihre persönliche und berufliche Entwicklung, während Sie an der Spitze der Technologie im Bereich Datenzentren arbeiten. Zudem profitieren Sie von attraktiven Vergünstigungen und einem modernen Arbeitsplatz in einer zukunftsorientierten Branche.
StudySmarter Expertenrat🤫
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✨Netzwerken in der IT-Community
In der IT-Consulting-Welt sollten wir regelmäßig auf Veranstaltungen wie Tech-Meetups oder Konferenzen gehen. Hier können wir nicht nur unser Netzwerk erweitern, sondern auch direkt mit potenziellen Arbeitgebern ins Gespräch kommen und unser Interesse an einer Vollzeitstelle zeigen.
✨Online-Foren und Gruppen nutzen
Sich in Online-Foren und Communities wie Stack Overflow oder LinkedIn-Gruppen umzusehen, kann uns helfen, Insider-Tipps zu erhalten und Informationen über offene Stellen in der IT-Beratung zu sammeln. Vergiss nicht, aktiv zu werden und Fragen zu stellen oder dein Wissen zu teilen – das erhöht unsere Sichtbarkeit!
✨Direkt bei Amazon Web Services bewerben
Viele Unternehmen, wie Amazon Web Services, stemmen ihre Vollzeitstellen bevorzugt über ihre eigenen Karriere-Webseiten. Also, lass uns regelmäßig auf deren Seite vorbeischauen und uns direkt bewerben, statt nur die üblichen Jobportale zu nutzen.
✨Überzeugende Projekte zeigen
Wir sollten unser Portfolio oder relevante Projekte gut sichtbar machen, egal ob das auf Github, persönlich oder auf LinkedIn ist. Bei IT-Consulting-Stellen kommt es oft auf praktische Erfahrungen an, also lass uns zeigen, was wir können!
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Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeige deine technischen Skills!:In der IT-Beratung zählen deine technischen Kenntnisse und Fähigkeiten. Achte darauf, relevante Programmiersprachen, Tools und Systeme in deinem Lebenslauf aufzulisten. Zeig auch, wenn du Zertifikate hast, die deine Kompetenz unterstützen – das könnte dir einen echten Vorteil verschaffen!
Verstehe die Branche!:Unterstreiche in deinem Anschreiben, dass du ein gutes Verständnis für aktuelle Trends und Herausforderungen in der IT-Branche hast. Zeig, dass du nicht nur die technischen Aspekte beherrschst, sondern auch die Bedürfnisse der Kunden erkennen und lösen kannst!
Deine Projekte zählen!:Falls du bereits an IT-Projekten gearbeitet hast, verlinke diese oder beschreibe sie in deinem Lebenslauf. Praktische Erfahrungen – sei es in Form von Praktika oder privaten Projekten – sind besonders wertvoll in der IT-Beratung. Zeige uns, was du kannst!
Individuelle Bewerbung ist der Schlüssel!:Jede Bewerbung sollte individuell auf Amazon Web Services und die ausgeschriebene Position Delivery Consultant - Security, Risk And Compliance, Professional Services, Professional Services zugeschnitten sein. Teile uns mit, warum gerade du eine gute Wahl für unser Team bist. Das zeigt dein Engagement und deine Motivation, die über eine Standardbewerbung hinausgeht.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Amazon Web Services vorbereitet
✨Technische Vorbereitung ist alles!
Da du dich auf eine Vollzeitstelle in der IT-Beratung bewirbst, solltest du dir wirklich einen Überblick über die wichtigsten Tools und Technologien verschaffen, die in der Branche verwendet werden. Sei bereit, technische Fragen zu beantworten, die sich auf Software-Architektur oder Systemintegration beziehen könnten.
✨Praxisbeispiele parat haben
In der IT-Beratung ist es wichtig, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu bringen. Überlege dir Projekte, bei denen du erfolgreich einen Kunden beraten hast oder Herausforderungen gelöst hast. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch in der Praxis erfolgreich sein kannst.
✨Soft Skills betonen
Ein großer Teil der IT-Beratung ist die Kommunikation mit Kunden und das Verständnis ihrer Bedürfnisse. Bereite dich darauf vor, über deine zwischenmenschlichen Fähigkeiten zu sprechen, wie du mit herausfordernden Kunden umgehst oder wie du in Teams arbeitest. Das wird den Interviewern zeigen, dass du mehr als nur technisches Wissen mitbringst!
✨Fragen zum Unternehmen vorbereiten
Schau dir spezifisch die Projekte von Amazon Web Services an und überlege dir, welche Fragen du dazu stellen möchtest. Zeig Interesse an den aktuellen Herausforderungen, vor denen das Unternehmen steht, und wie du dazu beitragen könntest. Das hebt dich von anderen Bewerbern ab und zeigt, dass du wirklich motiviert bist.
