Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenplattformen und arbeite an innovativen KI-Anwendungen.
- Unternehmen: Clario, Teil von Thermo Fisher Scientific, mit einem inspirierenden Zweck.
- Vorteile: Wettbewerbsfähige Vergütung, umfassende Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und globaler Zusammenarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der klinischen Daten und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Erfahrung in Software- und Datenengineering sowie starke Python- und SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
We are looking for a skilled and motivated Lead Engineer to join our Data Science and Delivery group at Clario, a part of Thermo Fisher Scientific.
This role combines software development, data engineering, and analytical problem‑solving to design, build, and maintain scalable data platforms that support clinical trial operations and business intelligence.
You will work across the full software development lifecycle (SDLC)—from requirements gathering through production support—collaborating closely with data scientists, analysts, product managers, and engineering teams to deliver high‑quality, data‑driven solutions.
What We Offer
- Competitive compensation aligned with local market practices
- Comprehensive health and wellness benefits
- Paid time off and company holidays
- Opportunities for professional development, learning, and career growth
- The flexibility of working from Bangalore or remotely within India, while collaborating with global teams
- What You'll Be Doing
- Design, develop, and maintain scalable software architectures and data pipelines that integrate with analytical and operational systems.
- Write clean, reusable, and well‑tested Python code using frameworks such as Flask and related libraries.
- Leverage AI‑assisted development tools, including Git Hub Copilot and Lang Chain, to design, build, and integrate LLM‑powered solutions such as retrieval‑augmented generation (RAG) pipelines, intelligent agents, and automated workflows using AWS Bedrock or similar services.
- Develop and optimize complex SQL across Oracle, MS SQL Server, Postgre SQL, and Snowflake, including procedures, functions, views, analytical functions, and dynamic SQL.
- Design and implement ETL pipelines using Snowflake and related data processing technologies.
- Implement scheduling and orchestration using Apache Airflow or similar workflow orchestration frameworks.
- Establish and maintain data quality frameworks, versioning, and governance practices to ensure data reliability, integrity, and compliance.
- Develop and maintain data architectures and models for both structured and unstructured data sources.
- Troubleshoot production issues and drive continuous improvement in software quality, performance, and reliability.
- Deploy, manage, and support solutions on AWS, including storage, compute, and pipeline services.
- Create source‑to‑target mappings and support data and code migration initiatives.
- Partner with stakeholders to gather requirements, translate business needs into technical solutions, and produce clear, well‑structured documentation.
- Collaborate with product managers, analysts, and cross‑functional teams to deliver data‑driven insights and reporting using tools such as Plotly and Power BI.
- What We Look For
- Bachelor’s or higher degree in Computer Science, Information Technology, or a related technical field.
- 5+ years of professional experience in software engineering, data engineering, or data‑focused development roles.
- Strong proficiency in Python, including frameworks and libraries such as Django or Flask, pandas, Num Py, Plotly, and ag‑Grid.
- Strong SQL expertise with Oracle, MS SQL Server, Postgre SQL, and/or Snowflake.
- Proven experience writing complex SQL, including analytical and window functions, subqueries, all join types, DML/DDL/TCL statements, CASE expressions, and performance tuning.
- Working knowledge of cloud platforms, with a preference for AWS (S3, EC2, Secrets Manager, Bedrock, Lambda).
- Experience using AI‑assisted development tools and frameworks such as Git Hub Copilot and Lang Chain for building LLM‑powered applications and workflows.
- Experience with Git‑based version control systems and CI/CD pipelines.
- Familiarity with data modeling concepts for both structured and unstructured data.
- Strong analytical thinking, problem‑solving abilities, and communication skills.
- Willingness to work across all phases of the SDLC, including requirements gathering, design, development, deployment, and production support.
- Preferred experience includes exposure to the clinical trial lifecycle or clinical data management, data visualization tools (Plotly, Power BI), front‑end technologies (HTML5, CSS3, Java Script), collaboration tools (Jira, Confluence, Microsoft Teams), and hands‑on data analysis or data cleansing using programming languages, SQL, and Excel.
At Clario, our purpose is to transform lives by unlocking better evidence.
It’s a cause that unites and inspires us.
It’s why we come to work—and how we empower our people to make a positive impact every day.
Whether you’re starting your clinical data career or building long‑term expertise, your work helps bring life‑changing therapies to patients faster.
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Lead Data Engineer (GenAI / LLM Applications) Arbeitgeber: Clario
Clario, Teil von Thermo Fisher Scientific, ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen als Director, Regulatory Affairs (f/m/d) die Möglichkeit bietet, einen bedeutenden Einfluss auf die Patientensicherheit und Produktqualität zu nehmen. Mit flexiblen Arbeitszeiten, einem hybriden Arbeitsmodell und umfangreichen Weiterbildungsprogrammen unterstützt das Unternehmen Ihre berufliche Entwicklung und fördert eine ausgewogene Work-Life-Balance. Die engagierte Unternehmenskultur und attraktiven Zusatzleistungen machen Clario zu einem idealen Ort für Fachkräfte, die in einem dynamischen Umfeld arbeiten möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Lead Data Engineer (GenAI / LLM Applications) erhalten könntest
✨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 Clario zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Lead Data Engineer (GenAI / LLM Applications) mit Bravour zu bestehen
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 Lead Data Engineer (GenAI / LLM Applications) bei Clario gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Clario 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 Clario entscheidend sein!