Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe innovative Data Pipelines für unsere Manufacturing-Datenlandschaft.
- Unternehmen: Bayer, ein visionäres Unternehmen mit Fokus auf globale Herausforderungen.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitsmodelle und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit vielfältigen Karrieremöglichkeiten und einem inklusiven Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der pharmazeutischen Produktion mit KI und Dateninnovation.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung im Data Engineering.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 93800 - 93800 € pro Jahr.
Data Engineer (alle Geschlechter)
Bei Bayer sind wir Visionär*innen und entschlossen, die größten Herausforderungen unseres Planeten zu überwinden und zu einer Welt beizutragen, in der genug Nahrung und ausreichende medizinische Versorgung für alle Menschen keine unerreichbaren Ziele mehr darstellen.
Wir tun dies mit Energie, Neugier und purer Hingabe, lernen stets von den Menschen um uns herum, erweitern unsere Denkweise, verbessern unsere Fähigkeiten und definieren das „Unmögliche“ neu.
Es gibt viele Gründe, sich uns anzuschließen: Wenn Sie nach einer abwechslungsreichen und bedeutungsvollen beruflichen Zukunft streben, in der Sie gemeinsam mit anderen brillanten Köpfen wirklich etwas bewegen können, möchten wir Sie in unserem Team haben.
Als Data Engineer (alle Geschlechter) entwerfen, implementieren und betreiben Sie Data Pipelines für unsere Manufacturing-Datenlandschaft.
Ihre Systeme beziehen Daten aus verschiedenen Anwendungen und Quellen wie MES, SAP, Gerätedatenbanken, Historian-Systemen, Apps und Produktionsanlagen und stellen qualitätsgesicherte, kontextualisierte Daten für nachgelagerte Systeme, Data-Science-Anwendungen und KI Use Cases bereit.
Sie übernehmen eine aktive Rolle als AI Ambassador, um die Nutzung von KI in produktionsnahen Prozessen voranzutreiben, AI-ready Data Pipelines zu schaffen und die Einhaltung pharmazeutischer Produktions-, GMP-, Daten-, Validierungs- und Governance-Anforderungen sicherzustellen.
- IHRE AUFGABEN UND VERANTWORTLICHKEITEN
- Verantwortlich für das Design, die Entwicklung, den Betrieb und die Wartung robuster Daten-Pipelines für unsere Systeme zur Datenintegration von Manufacturing-Systemen
- Betreuung unseres Datastore-/Data-Lake- und Data-Warehouse-Systems zur Sammlung, Harmonisierung und Bereitstellung von Manufacturing-Daten mittels AWS Services sowie Umgang mit Databricks als Data Lake für Data-Science- und KI-Use-Cases
- Zuständig für die Entwicklung von Programmcode sowie für Technologie- und Systementscheidungen zur Bereitstellung und zum Betrieb großer ETL-/ELT-Prozesse
- Arbeit mit Git Hub sowie etablierten Dev Ops-, Versionierungs- und Dokumentationspraktiken
- Schnittstellendesign und Datentransformation mit Integrationsumgebungen wie Node-RED, oder vergleichbaren Technologien sowie Konzeption und Implementierung von Equipment Connectivity und Schnittstellen, z.
B. mittels OPC UA, sowie der zugehörigen Data Pipelines zur Integration von Manufacturing Assets
- Aktiver Austausch mit Data Scientists, um Vorhersagemodelle, Advanced-Analytics-Themen und KI-Use-Cases zu entwickeln und zu implementieren
- Übernahme der Rolle als AI Ambassador zur Förderung eines verantwortungsvollen, nutzerorientierten und regulierungskonformen Einsatzes von KI in der pharmazeutischen Produktion zum Beispiel durch Leitung und Mitarbeit an Initiativen zur Integration von KI in produktionsnahe Prozesse, einschließlich Datenbereitstellung, Automatisierung, Entscheidungsunterstützung und kontinuierlicher Verbesserung
- Enge Zusammenarbeit innerhalb des Unternehmens mit den verschiedenen Fachbereichen, zentralen Plattformfunktionen, der globalen Data-Scientist-Community sowie außerhalb des Unternehmens mit Lieferanten, Technologieanbietern, Universitäten, externen Beratern und Industriepartnern
Die Stelle ist für 24 Monate befristet zu besetzen.
- WAS SIE AUSZEICHNET
- Abgeschlossenes Hochschulstudium in Informatik, Data Engineering, Ingenieurwesen, Mathematik, Statistik oder einem vergleichbaren Fachgebiet mit praktischer Erfahrung im Bereich Data Engineering, Datenanalyse oder Softwareentwicklung.
- Mehrjährige Erfahrung im Aufbau skalierbarer Datenmodelle, Datenarchitekturen und ETL-/ELT-Pipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen
- Praxis in der Arbeit mit strukturierten und unstrukturierten Daten aus verschiedenen Quellen sowie Erfahrung in Entwicklung von Skripten und Tools für eine schnellere Datenverarbeitung
- Sicherer Umgang mit SQL, Cloud-Plattformen (AWS), (un-)strukturierten Daten sowie umfassende Programmiererfahrung
- Kenntnisse über dezentrale Systeme und agile Softwareentwicklung
- Ausgeprägte Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit mehreren Teams und Stakeholdern in sichtbaren, funktionsübergreifenden Rollen sowie Freude an der strukturierten Planung und Umsetzung von Daten- und KI-Initiativen
- Der Stelleninhaber definiert und managt gern Projektpläne sowie die Verfügbarkeit von Daten
- Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- WAS WIR BIETEN
Unser Leistungspaket ist flexibel, wertschätzend und auf Ihre Lebensweise zugeschnitten, denn: Was Ihnen wichtig ist, ist uns wichtig!
- Ihre finanzielle Stabilität sichern wir durch ein attraktives Gehalt zwischen 77.300€ und 93.800€ pro Jahr (Vollzeit) zzgl. eines variablen Anteils.
Ihr Entgelt richtet sich nach Ihrer Qualifikation, Skills und Berufserfahrung.
- Ob hybride Arbeitsmodelle oder Teilzeit: Wann immer es möglich ist, geben wir Ihnen die Flexibilität zu arbeiten wie, wo und wann es für Sie am besten ist.
- Ihre Familie hat erste Priorität: Wir bieten liebevolle Konzernkitas an vielen Standorten, Unterstützung bei der Suche nach Kinderbetreuung, Freistellung für die Pflege von Familienmitgliedern, Ferienprogramme und vieles mehr.
- Ihre Weiterentwicklung fördern wir durch Zugang zu Lern- und Entwicklungsmaßnahmen, Schulungen und Trainings der Bayer Learning Academy, Entwicklungsdialoge, sowie durch Coaching und Mentoringprogramme.
- Ihre Gesundheit und einen selbstfürsorglichen Lebensstil unterstützen wir durch viele Maßnahmen, wie kostenlose Health Checks beim Werksarzt und Gesundheitsseminare.
- Diversität feiern wir in einer inklusiven Arbeitsumgebung, in der Sie willkommen geheißen, unterstützt und ermutigt werden, Ihre ganze Persönlichkeit einzubringen
- Be You. Be Bayer.
- #LI-AMSEMEA
- IHRE BEWERBUNG
Dies ist Ihre Chance, sich mit uns gemeinsam den größten globalen Herausforderungen unserer Zeit zu stellen: die Gesundheit der Menschen zu erhalten, die wachsende Weltbevölkerung zu ernähren und den Klimawandel zu verlangsamen.
Sie haben eine Stimme, Ideen und Perspektiven, die wir hören möchten.
Denn unser Erfolg beginnt mit Ihnen.
Seien Sie dabei!
Bayer begrüßt Bewerbungen aller Menschen ungeachtet von ethnischer Herkunft, nationaler Herkunft, Geschlecht, Alter, körperlichen Merkmalen, sozialer Herkunft, Behinderung, Mitgliedschaft in einer Gewerkschaft, Religion, Familienstand, Schwangerschaft, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder einem anderen sachfremden Kriterium nach geltendem Recht.
Wir bekennen uns zu dem Grundsatz, alle Bewerber*innen fair zu behandeln und Benachteiligungen zu vermeiden.
- Standort: Deutschland : Thüringen : Weimar
- Division: Enabling Functions
- Referenzcode: 881438
- #J-18808-Ljbffr
Data Engineer (alle Geschlechter) (Weimar, Thüringen, DE) Arbeitgeber: Biopharma Careers
Novartis ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, aktiv an der Qualität innovativer pharmazeutischer Produkte mitzuwirken. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Entwicklung, flexiblen Arbeitsmodellen und einem integrativen Arbeitsumfeld fördert Novartis nicht nur Ihre Karriere, sondern auch Ihr Wohlbefinden. In Kundl, Österreich, profitieren Sie von einem dynamischen Team und einer Unternehmenskultur, die Vielfalt und Inklusion schätzt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer (alle Geschlechter) (Weimar, Thüringen, DE) erhalten könntest
✨Zeig dein Können in Data Science Wettbewerben!
Nimm an Wettbewerben wie Kaggle oder DrivenData teil. Dort kannst du deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen unter Beweis stellen, was dir nicht nur praktische Erfahrungen bietet, sondern auch deine Sichtbarkeit in der Branche erhöht.
✨Nutze lokale Data Science Meetups!
Schau dir lokale Meetups und Networking-Events an, die sich auf Data Science fokussieren. Dort kannst du Gleichgesinnte treffen, dein Netzwerk erweitern und möglicherweise Kontakte knüpfen, die dir zu einem befristeten Job helfen könnten.
✨Hebe deine Projekte hervor!
Wenn du bereits an Projekten gearbeitet hast, sei es im Studium oder privat, präsentiere sie auf Plattformen wie GitHub. Das zeigt zukünftigen Arbeitgebern nicht nur dein Können, sondern auch deine Leidenschaft für Data Science.
✨Bewerbungen über unsere Website!
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website bei Biopharma Careers zu bewerben! Dort hast du die besten Chancen, gesehen zu werden und wir freuen uns immer über neue Talente in unserem Team.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer (alle Geschlechter) (Weimar, Thüringen, DE) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Daten, Daten, Daten!:In der Datenwissenschaft kommt es darauf an, wie gut du mit Daten umgehst. Vergiss nicht, in deinem Lebenslauf Projekte oder Arbeiten zu erwähnen, bei denen du Daten analysiert oder Modelle entwickelt hast. Verwende auch spezifische Tools oder Programmiersprachen, die du bereits benutzt hast, wie Python oder R – das beeindruckt sicher!
Zeig uns deinen Code!:Wenn du ein paar coole Projekte oder Forschungsarbeiten hast, vielleicht sogar auf GitHub, wäre jetzt der perfekte Moment, das zu zeigen! Gerade bei einer befristeten Stelle ist es wichtig, dass du einen Nachweis über deine Fähigkeiten liefern kannst. Ein Portfolio oder Links zu deinen Arbeiten machen einen riesigen Unterschied.
Begeisterung ist der Schlüssel!:In deinem Anschreiben kannst du zeigen, wie sehr du für den Job brennst. Erkläre, warum du dich für die befristete Stelle bei Biopharma Careers interessierst, und was du in dieser Zeit lernen und beitragen möchtest. Das zeigt nicht nur deine Motivation, sondern auch, dass du dir Gedanken über das Team und das Unternehmen gemacht hast.
Klar kommunizieren!:Datenwissenschaftler müssen oft ihre Ergebnisse einfach und klar kommunizieren. Achte darauf, dass dein Anschreiben und Lebenslauf strukturiert und übersichtlich sind. Das hilft nicht nur dir, sondern zeigt auch Biopharma Careers, dass du in der Lage bist, komplexe Informationen verständlich zu präsentieren.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Biopharma Careers vorbereitet
✨Mach dich mit den wichtigsten Tools vertraut
Im Data-Science-Bereich sind Kenntnisse in Tools wie Python, R und SQL absolut entscheidend. Sei bereit, während des Interviews konkrete technische Fragen zu diesen Tools zu beantworten oder sogar kleine Aufgaben zu lösen. Zeig, dass du die Funktionsweise dieser Technologien wirklich verstehst und anwenden kannst.
✨Präsentation deiner Projekte
Da es sich um eine befristete Stelle handelt, solltest du dein Portfolio oder deine bisherigen Projekte gut im Blick haben. Bereite eine kurze Präsentation deiner Arbeit vor – gehe auf die Problemstellung, deine Herangehensweise und die Ergebnisse ein. Zeig, was du gelernt hast und wie du dieses Wissen in die neue Rolle einbringen kannst.
✨Verstehe die Daten, die du analysierst
Interviewer im Bereich Data Science wollen oft überprüfen, wie gut du die verschiedenen Datentypen und deren Anwendung verstehst. Sei darauf vorbereitet, Szenarien zu diskutieren, in denen du bestimmte Datenquellen analysiert oder bereinigt hast. Das zeigt nicht nur technisches Know-how, sondern auch analytisches Denken.
✨Fragen zur Teamarbeit und Projekterfahrung
Befristete Stellen bedeuten oft, dass du in einem dynamischen Team arbeiten wirst. Sei bereit, Fragen zu deiner Teamarbeit und deinen Erfahrungen in Projekten zu beantworten. Erzähl, wie du Herausforderungen in der Zusammenarbeit gemeistert hast und welche Rolle du im Team übernommen hast.
