Director, Data Ontology

Director, Data Ontology

Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
Dormont Manufacturing Co

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite die Datenontologie im Gesundheitswesen und forme die Zukunft der Werbung.
  • Unternehmen: DeepIntent, ein Vorreiter in der datengestützten Gesundheitswerbung.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, umfassende Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsoptionen.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Grundlage für KI-gesteuerte Lösungen und verbessere Patientenergebnisse.
  • Qualifikationen: Mindestens 7 Jahre Erfahrung in Datenmodellen und Wissensmanagement.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

DeepIntent ist führend in der Gesundheitswerbung mit datengestützten Lösungen, die für die Zukunft entwickelt wurden. Unsere Mission ist es, die Patientenergebnisse durch den kunstvollen Einsatz von Werbung, Datenwissenschaft und realen klinischen Daten zu verbessern.

Was Sie tun werden:

DeepIntent baut die Intelligenzschicht der Gesundheitswerbung auf. Diese Schicht basiert auf gut strukturiertem, gut definiertem und sowohl für Menschen als auch Maschinen lesbarem Wissen. Die Qualität unserer zugrunde liegenden Datenontologie bestimmt, wie weit und wie genau unsere Anwendungen sein können. Ontologie ist eine neue und kritische Funktion bei DeepIntent, deren Hauptzweck es ist, den Geschäftskontext und die Daten im gesamten Unternehmen zu organisieren und zu kuratieren. Sie werden dies aufbauen. Ihre Aufgabe ist es, zu definieren, zu dokumentieren und zu steuern, wie DeepIntent seine eigenen Daten versteht. Sie werden das semantische Fundament schaffen und implementieren, das es unseren Mitarbeitern und KI-Agenten ermöglicht, mit Wahrhaftigkeit über unser Geschäft und unsere Plattform hinweg zu argumentieren.

  • Datenontologie und Wissensarchitektur
    • Entwerfen und Pflegen der Gesundheitswerbungsontologie von DeepIntent in den Bereichen Gesundheit und Medien
    • Mapping externer Standards (z.B. ICD-10) auf das interne Datenmodell von DeepIntent, wenn zutreffend
    • Aufbauen und Verwalten eines Wissensgraphen, der unsere Daten und Produkte in einer kohärenten, durchsuchbaren semantischen Schicht verbindet
  • Dokumentation und Auffindbarkeit von Daten
    • Erstellen und Besitzen des Unternehmensdatenwörterbuchs/-spines, das die autoritative Quelle für jedes Datenasset, jede Metrikdefinition und jedes Feld darstellt
    • Sicherstellen, dass alle Datensätze getaggt, beschrieben und sowohl von Menschen als auch von KI-Systemen auffindbar sind
    • Zusammenarbeit mit Engineering, um Dokumentation in Datenpipelines (dbt, BigQuery usw.) einzubetten, damit sie aktuell bleibt
  • KI-Bereitschaft
    • Datenassets so strukturieren, dass sie von Menschen sowie von LLMs und KI-Agenten mit minimalem Aufwand an Eingabeaufforderungen konsumiert werden können
    • Definieren der Schemata, Metadatenstandards und Abrufmuster, die es KI-Agenten ermöglichen, zuverlässig auf DeepIntent-Daten zuzugreifen
    • Direkte Zusammenarbeit mit Business Intelligence, Revenue Strategy, dem CTO, CEO und den technischen Leitern für KI zur Kontextarchitektur für wissensabhängige Arbeitsabläufe
  • Governance und Ausrichtung
    • Zusammenarbeit mit Teams, um Daten Definitionen über Funktionen hinweg zu etablieren und durchzusetzen, während definitorische Konflikte gelöst werden
    • Teilnahme an einem leichten Daten-Governance-Rat über Revenue, Produkt, Engineering und Datenwissenschaft
    • Interner Experte für Gesundheits- und Mediendatenstandards und deren Anwendung auf Werbeanwendungsfälle

Wer Sie sind:

  • 7+ Jahre in Datenrollen mit erheblichem Fokus auf Datenmodellierung, Wissensmanagement oder semantischer Architektur
  • Erfahrung im Aufbau oder in der Mitwirkung an einem Wissensgraphen, Datenkatalog oder Unternehmensontologie
  • Starke SQL- und Datenmodellierungsfähigkeiten; Vertrautheit mit einer Cloud-Datenlagerumgebung
  • Fähigkeit, funktionsübergreifende Ausrichtung zu abstrakten, umstrittenen Themen zu treiben – sowohl technisch als auch organisatorisch
  • Erfahrung im Entwerfen von Datenschemata oder Metadatenebenen speziell für den Verbrauch durch LLM oder KI-Agenten
  • Hintergrund in Gesundheitsinformatik, klinischen Daten oder Lebenswissenschaften – nicht nur in der Gesundheitswerbung
  • Vertrautheit mit MCP (Model Context Protocol) oder API-Schema-Design für die Nutzung von KI-Tools
  • Vertrautheit mit Gesundheits- und/oder Mediendaten-Spezifikationen und -Standards: ICD-10-Codes, Anspruchsdaten, OpenRTB usw. und wie diese Daten genutzt werden können

DeepIntent bietet ein wettbewerbsfähiges Vergütungspaket, einschließlich eines Grundgehalts von 180.000 bis 200.000 USD. Das Grundgehalt berücksichtigt die Fähigkeiten, Erfahrungen und Qualifikationen jedes Kandidaten. Darüber hinaus bieten wir einen jährlichen Bonusplan und wettbewerbsfähige Leistungen sowie viele andere Unternehmensangebote. Wir glauben, dass großartige Arbeit mit großartiger Unterstützung beginnt. Deshalb bietet DeepIntent ein wettbewerbsfähiges, ganzheitliches Leistungspaket, das darauf abzielt, Sie sowohl beruflich als auch persönlich zu stärken.

DeepIntent verpflichtet sich, Personen aus verschiedenen Hintergründen und Perspektiven zusammenzubringen. Wir streben danach, ein integratives Umfeld zu schaffen, in dem jeder gedeihen, ein Gefühl der Zugehörigkeit empfinden und gemeinsam großartige Arbeit leisten kann. DeepIntent ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet und allen Personen gleiche Beschäftigungs- und Aufstiegsmöglichkeiten bietet.

Director, Data Ontology Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co

DeepIntent ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inklusive und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter ihre Fähigkeiten im Bereich Datenontologie und Wissensmanagement weiterentwickeln können. Mit einem wettbewerbsfähigen Gehalt, flexiblen Arbeitsoptionen und umfangreichen Vorteilen fördert DeepIntent nicht nur die berufliche, sondern auch die persönliche Entwicklung seiner Mitarbeiter. Die Unternehmenskultur legt Wert auf Zusammenarbeit und Innovation, was es zu einem idealen Ort für Fachkräfte macht, die einen bedeutungsvollen Beitrag zur Gesundheitswerbung leisten möchten.

Dormont Manufacturing Co

Kontaktdaten:

Dormont Manufacturing Co Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Director, Data Ontology erhalten könnten

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 Dormont Manufacturing Co 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 Director, Data Ontology mit Bravour zu bestehen

Datenmodellierung
Wissensmanagement
semantische Architektur
SQL
Cloud-Datenlager-Umgebung
Wissen Graphen
Datenkatalog

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 Director, Data Ontology bei Dormont Manufacturing Co gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dormont Manufacturing Co 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 Dormont Manufacturing Co entscheidend sein!