Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite große Transformationsprojekte im Gesundheitswesen mit AI/ML und Datenarchitektur.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich Cloud-Computing und AI mit globalem Einfluss.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Aufstiegschancen und Zugang zu neuesten Technologien.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Gesundheitswesens mit innovativen Technologien und einem starken Team.
- Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Technologiearchitektur und Führung technischer Teams.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Das Amazon Web Services Professional Services (ProServe) Team sucht einen Principal Delivery Consultant, der als technischer Leiter für großangelegte Transformationsprogramme im Gesundheitswesen und in den Lebenswissenschaften (HCLS) fungiert. In dieser Rolle werden Sie die technische Vision über mehrere gleichzeitige Arbeitsströme hinweg definieren und besitzen, die sich auf AI/ML, Modernisierung von Datenplattformen und Unternehmensarchitektur erstrecken.
Dies ist eine entscheidende Führungsrolle, die prägt, wie führende globale HCLS-Unternehmen Geschäftswert aus AI und Cloud-Computing schöpfen. Sie bringen ein „T-förmiges“ Profil mit: breite Kenntnisse in AI/ML, Modernisierung der Unternehmensarchitektur und Datenarchitektur sowie -technik, kombiniert mit ausgeprägter Expertise in einem dieser technischen Bereiche.
Sie werden tiefgehende technische Kenntnisse mit der Fähigkeit kombinieren, leitende Kundenvertreter (VP+) zu wichtigen Technologieentscheidungen zu beraten und technische Strenge mit effektiver Darstellung geschäftlicher Überlegungen zu verbinden.
Die AWS Professional Services-Organisation ist ein globales Team von Experten, das Kunden dabei hilft, ihre gewünschten Geschäftsergebnisse bei der Nutzung von AWS-Diensten zu realisieren. Wir arbeiten eng mit den Teams der Kunden und dem AWS Partner Network (APN) zusammen, um Initiativen zur Transformation von Unternehmens-Cloud-Computing und AI umzusetzen.
Wichtige Aufgaben:- Eigentum an der Unternehmensarchitektur & Technische Standards: Definieren und Besitzen der End-to-End-Technikarchitektur für großangelegte HCLS-Transformationsprogramme, Festlegung von Referenzarchitekturen, wiederverwendbaren Mustern und technischen Standards.
- Technische Beratung für Führungskräfte & Entscheidungsfindung: Überbrücken der Kluft zwischen den Erwartungen der Unternehmensarchitekten der Kunden und pragmatischer Lieferung, Beratung von Führungskräften zu wichtigen Technologieentscheidungen.
- Teamübergreifende Abstimmung & Architekturgouvernance: Förderung der Abstimmung zwischen Teams mit unterschiedlichen technischen Meinungen, Lösung architektonischer Konflikte und Coaching von Ingenieuren.
- AI/ML, Daten- & Wissensarchitektur: Kontinuierliches Wachstum der Expertise in AI/ML, Unternehmensarchitektur und Datenengineering.
- AI-native Liefertransformation: Umsetzung von AI-DLC-Methoden (AI-Driven Development Life Cycle) zur Neugestaltung von Liefermodellen.
- 8+ Jahre Erfahrung in der Bereitstellung von Unternehmensarchitektur, davon mindestens 5 Jahre in der Leitung technischer Teams.
- Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich oder gleichwertige Erfahrung.
- Tiefe in einem oder mehreren der folgenden technischen Bereiche: AI/ML, Modernisierung der Unternehmensarchitektur oder Datenarchitektur und -technik.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten auf Führungsebene.
- Nachgewiesene Fähigkeit, neue Liefermethoden zu übernehmen und zu fördern.
- AWS Professional-Level-Zertifizierungen.
- Erfahrung in der Gesundheits- und Lebenswissenschaftsbranche.
- Erfahrung in der Neugestaltung von Lieferabläufen, um AI-native zu werden.
- Nachgewiesene Expertise in der Gestaltung und Operationalisierung von agentischen AI-Systemen.
- Erfahrung in der Gestaltung von Datenplattformen in großem Maßstab.
- Erfahrung in der Beeinflussung und Abstimmung von Unternehmensarchitekten und technischen Teams.
Principal Delivery Consultant- Technical Lead GenAI/ML & Data Science, Professional Services, A[...] Arbeitgeber: AWS EMEA SARL (Switzerland Branch)
AWS EMEA SARL (Schweiz) bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für Fachkräfte im Bereich Sicherheit, die in Zürich tätig sind. Mit einem starken Fokus auf Inklusion, Mentoring und einer ausgewogenen Work-Life-Balance fördert das Unternehmen nicht nur die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter, sondern schafft auch ein unterstützendes Teamklima, das Innovation und Zusammenarbeit anregt.
Kontaktdaten:
AWS EMEA SARL (Switzerland Branch) Recruiting-Team
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✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei AWS EMEA SARL (Switzerland Branch) zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
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Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Principal Delivery Consultant- Technical Lead GenAI/ML & Data Science, Professional Services, A[...] bei AWS EMEA SARL (Switzerland Branch) gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei AWS EMEA SARL (Switzerland Branch) vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für AWS EMEA SARL (Switzerland Branch) entscheidend sein!
