Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Datenpipelines und arbeite an innovativen Projekten zur Verbesserung der kardiovaskulären Gesundheit.
- Unternehmen: Aktiia, ein innovatives Unternehmen im Gesundheitsbereich mit Fokus auf KI-gestützte Technologien.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, in einem dynamischen Team zu lernen.
- Weitere Informationen: Wachsendes Unternehmen mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten und einem unterstützenden Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitsüberwachung und arbeite mit echten Daten in einem spannenden Umfeld.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering, Python und SQL sowie ein Abschluss in einem technischen Bereich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Stellen Sie sich vor, Sie nutzen Ihre Fähigkeiten im Bereich Datenengineering, um die Überwachung und Verwaltung der kardiovaskulären Gesundheit zu verbessern. Hilo von Aktiia definiert die Blutdrucküberwachung durch KI-gesteuerte optische Technologie neu, die auf mehr als 20 Jahren Forschung am Schweizer Zentrum für Elektronik und Mikrotechnologie (CSEM) basiert. Ihre Lösung kombiniert ein tragbares Gerät (Hilo), eine mobile App und eine cloudbasierte Plattform für Gesundheitsdienstleister – und ermöglicht es Nutzern und Ärzten, kontinuierliche, umsetzbare Einblicke in Blutdruckmuster zu erhalten.
Mit mehr als 200.000 Nutzern, über 120 Millionen US-Dollar an Finanzierung und einem CE-zertifizierten Medizinprodukt, das bereits in mehreren Märkten erhältlich ist, erweitert Aktiia weiterhin seine Technologie, Produktökosystem und internationale Präsenz. Während Aktiia seine Datenfähigkeiten ausbaut, suchen wir einen Junior Data Engineer, der dabei hilft, ein auf Databricks basierendes Medaillon-Lakehouse von einer primär F&E/Core Tech-Umgebung in eine breitere unternehmensweite Datenplattform zu skalieren.
Ihre Aufgaben:
- Datenaufnahme & Lakehouse-Entwicklung: Entwerfen, Erstellen und Warten von Datenaufnahme- und Verarbeitungs-Pipelines innerhalb des von Aktiia gehosteten Databricks-Medaillon-Lakehouses, während Sie unter Anleitung eines Seniors arbeiten und schrittweise mehr Verantwortung übernehmen.
- Klinische & Legacy-Datenintegration: Aktive Rolle bei der Aufnahme, Zentralisierung und Dokumentation klinischer Daten, die derzeit über EDC-Plattformen wie Castor und RedCap, Datenbanken, eigenständige Archive und andere historisch gewachsene Quellen verteilt sind.
- Datenexploration & praktische Datenarchäologie: Praktische Arbeit mit unbekannten und manchmal unordentlichen Datensätzen, Identifizierung von Strukturen und Inkonsistenzen sowie Umwandlung unstrukturierter Situationen in zuverlässige, nutzbare Datenressourcen.
- Pipelines-Entwicklung & Vorverarbeitung: Aufbau von Vorverarbeitungs- und ETL/ELT-Pipelines, die saubere, strukturierte und modellbereite Datensätze für Algorithmusentwicklung, Core Tech, maschinelles Lernen und Data Science-Teams bereitstellen.
- Datenqualität, Validierung & Dokumentation: Definition und Anwendung praktischer Standards für Datenqualität, Validierung, Rückverfolgbarkeit und Dokumentation – insbesondere für sensible und klinisch relevante Datensätze.
- Beobachtbarkeit & Ingenieurpraktiken: Implementierung von Protokollierung, Validierungsprüfungen, Alarmierung und grundlegender Beobachtbarkeit für neue Pipelines, während Sie zu gemeinsamen Codebasispraktiken wie Git, Code-Reviews, CI/CD und Tests beitragen.
- Plattform-Skalierung & Zusammenarbeit: Unterstützung der Weiterentwicklung des Lakehouses von ausgewählten technischen Anwendungsfällen hin zu einer unternehmensweiten Dateninfrastruktur, enge Zusammenarbeit mit dem Senior Data Engineer, ML Engineers, Data Scientists und funktionsübergreifenden Stakeholdern.
Ihr Profil:
- Akademischer Hintergrund: Bachelor-Abschluss oder höher in Informatik, Datenengineering, Data Science, Software Engineering oder einem verwandten technischen Bereich.
- Berufliche Expertise: Mindestens 1 Jahr praktische Erfahrung nach dem Studium im Datenengineering, Dateninfrastruktur, Datenaufnahme oder einer ähnlichen praktischen technischen Rolle.
- Technische Erfahrung: Solide praktische Erfahrung mit Python und SQL sowie praktische Erfahrung mit Databricks. Vertrautheit mit Cloud-Umgebungen – idealerweise AWS. Verständnis der Grundlagen des ETL/ELT-Pipeline-Designs, der Datenaufnahme-Muster und des Datenmodells.
- Branchenpassung: Idealerweise haben Sie Erfahrung in einem Start-up, Scale-up oder technisch anspruchsvollen Umfeld gesammelt, in dem Sie praktisch über die Datenpipeline gearbeitet haben.
- Sprachkenntnisse: Englisch auf einem sehr hohen Niveau ist ein Muss. Französisch ist von Vorteil.
- Persönlichkeit: Ein neugieriger, pragmatischer und praktischer Problemlöser, der gerne Struktur in komplexe Datenumgebungen bringt.
Junior Data Engineer (a) Arbeitgeber: Consult & Pepper AG
Howden Schweiz ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitenden nicht nur ein dynamisches und wachstumsorientiertes Umfeld bietet, sondern auch eine Kultur, in der Menschen im Mittelpunkt stehen. Mit kurzen Entscheidungswegen und hoher Eigenverantwortung fördert das Unternehmen die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeitenden und ermöglicht ihnen, aktiv an einer spannenden Erfolgsgeschichte teilzuhaben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Junior Data Engineer (a) 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 Consult & Pepper AG 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 Junior Data Engineer (a) 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 Junior Data Engineer (a) bei Consult & Pepper AG gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Consult & Pepper AG 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 Consult & Pepper AG entscheidend sein!
