Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere große Chemiedaten und entwickle automatisierte Qualitätskontrollen.
- Unternehmen: Elsevier, ein innovatives Unternehmen im Bereich wissenschaftlicher Informationen.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, hybrides Arbeiten und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit internationalen Kollegen und hervorragenden Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Wissenschaft mit hochwertigen Daten und KI-Technologien.
- Qualifikationen: Erfahrung mit Chemiedaten und Kenntnisse in cheminformatics sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 62200 - 103500 € pro Jahr.
Position: Senior Data Discovery and Enrichment Expert
Company: Elsevier
Location: Frankfurt oder Amsterdam, hybrid (flexibel)
Sind Sie leidenschaftlich an Cheminformatik und großangelegten Chemiedaten interessiert, die bessere wissenschaftliche Entscheidungen vorantreiben? Genießen Sie es, automatisierte Qualitätsprüfungen und Analysen zu entwickeln, um KI-gesteuerte Inhalts-Pipelines zu verbessern? Treten Sie unserem Team bei und helfen Sie, wissenschaftliche Informationen in hochwertige strukturierte Daten umzuwandeln, die Forschung und Innovation weltweit unterstützen.
Über unser Team
Unser Team wandelt wissenschaftliche Informationen aus Dokumenten in strukturierte, hochwertige Daten für Forscher weltweit um. Wir konzentrieren uns auf das Extrahieren, Anreichern und Validieren von Chemieinhalten unter Verwendung fortschrittlicher KI-Technologien und robuster Qualitätsprozesse. In enger Zusammenarbeit mit Data Science, Produkt- und Technologieteams liefern wir vertrauenswürdige Datenlösungen, die wissenschaftliche Entdeckungen unterstützen und es Forschern ermöglichen, besser informierte Entscheidungen zu treffen.
Über die Rolle
Als Senior Data Discovery and Enrichment Expert werden Sie Ihre Cheminformatik-Expertise und technischen Fähigkeiten nutzen, um die Qualität großangelegter Chemiedaten zu bewerten, zu überwachen und kontinuierlich zu verbessern. Sie werden automatisierte Qualitätskontrollen entwerfen, skalierbare Validierungs-Workflows entwickeln und mit funktionsübergreifenden Teams zusammenarbeiten, um KI-gesteuerte Anreicherungsprozesse zu optimieren. Ihre Arbeit wird direkt die Qualität, Skalierbarkeit und den wissenschaftlichen Wert unserer Chemiedatenressourcen beeinflussen und Forscher und Innovatoren weltweit unterstützen.
Verantwortlichkeiten:
- Analyse großer Chemiedatensätze zur Identifizierung von Qualitätsproblemen und Möglichkeiten zur Verbesserung der Datenextraktion, -anreicherung und -struktur.
- Entwicklung automatisierter Workflows, Validierungsprozesse und Qualitätsprüfungen zur Überwachung chemiebezogener Inhalte.
- Entwurf und Implementierung skalierbarer Lösungen zur Verbesserung der Datenakkuratheit, Konsistenz und Zuverlässigkeit.
- Enge Zusammenarbeit mit Data Science, Produkt- und Technologieteams zur Verbesserung der Anreicherungs-Workflows und der Inhaltsqualität.
- Untersuchung von Datentrends und Qualitätsrisiken sowie Bereitstellung von Empfehlungen zur kontinuierlichen Verbesserung.
- Unterstützung bei der Bewertung und Optimierung von KI-gesteuerten Inhalts-Extraktions- und Anreicherungs-Pipelines.
- Beitrag wissenschaftlicher und technischer Expertise zu strategischen Initiativen zur Datenqualität.
Anforderungen:
- Nachgewiesene Erfahrung mit großangelegten Chemiedatensätzen.
- Starkes Wissen über Cheminformatikmethoden und deren Anwendung zur Bewertung und Verbesserung der Datenqualität.
- Erfahrung mit Chemie- oder Lebenswissenschaftsinformationsdatenbanken.
- Praktische Erfahrung im Aufbau automatisierter Workflows und Inhaltsvalidierungsprozesse mit Python, KNIME oder ähnlichen Tools.
- Erfahrung mit Chemiedatenstandardisierung, -kuratierung und -anreicherungs-Workflows.
- Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten.
- Fähigkeit zur effektiven Kommunikation und zur Zusammenarbeit mit wissenschaftlichen und technischen Teams.
- Erfahrung in funktionsübergreifenden Umgebungen mit Data Science, Produkt- und Engineering-Interessengruppen.
- Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch.
Nice to Have:
- Erfahrung mit chemischen Struktur- und Reaktionsdatenbanken.
- Kenntnisse über KI- und maschinelles Lernen-Anwendungen zur Verarbeitung wissenschaftlicher Inhalte.
- Erfahrung mit cloudbasierten Datenplattformen und Analyseumgebungen.
- Vertrautheit mit wissenschaftlichem Publizieren, Informationslösungen oder Forschungsabläufen.
Was wir bieten:
Bei Elsevier befähigen wir unsere Mitarbeiter, ihre beste Arbeit zu leisten, während sie ein gesundes Gleichgewicht zwischen Berufs- und Privatleben aufrechterhalten. Wir bieten eine kollaborative und inklusive Umgebung, in der Innovation, Lernen und persönliches Wachstum gefördert werden.
Für Mitarbeiter in Deutschland bieten wir:
- Flexible und vertrauensbasierte Arbeitszeiten
- Hybrides Arbeitsmodell und Möglichkeiten für Remote-Arbeit
- Überdurchschnittlicher jährlicher Urlaubsanspruch
- Corporate Benefits und Mitarbeiterrabattprogramme
- Zugang zu Lern- und Entwicklungsressourcen zur Unterstützung Ihres Karrierewachstums
- Internationale Zusammenarbeit mit Kollegen in Europa, Asien, dem Vereinigten Königreich und Amerika
- Ein vielfältiger und inklusiver Arbeitsplatz, an dem jeder gedeihen kann
- Gelegenheiten, zu Produkten beizutragen, die wissenschaftliche Entdeckungen und Innovationen weltweit beschleunigen
Wir fördern flexible Arbeitsarrangements, um unseren Mitarbeitern zu helfen, berufliche und persönliche Verantwortlichkeiten in Einklang zu bringen.
Elsevier ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir sind bestrebt, einen fairen und zugänglichen Rekrutierungsprozess zu gewährleisten und ein inklusives Umfeld zu schaffen, in dem alle Mitarbeiter erfolgreich sein können. Wir schätzen Vielfalt und begrüßen Bewerbungen von Personen aller Hintergründe.
Senior Data Discovery and Enrichment Expert I (m/f/d) in Frankfurt am Main Arbeitgeber: Elsevier
Als globaler Marktführer in der Pflege- und Gesundheitsbildung bieten wir nicht nur eine dynamische Arbeitsumgebung, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Unsere Unternehmenskultur fördert Teamarbeit und Innovation, während wir gleichzeitig bedeutende Beziehungen zu unseren Kunden aufbauen, um deren Bedürfnisse zu verstehen und Lösungen zu liefern, die echte Ergebnisse erzielen. Mit einem flexiblen Remote-Arbeitsmodell und einem wettbewerbsfähigen Vergütungspaket sind wir ein attraktiver Arbeitgeber für alle, die einen positiven Einfluss im Bildungsbereich anstreben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Discovery and Enrichment Expert I (m/f/d) in Frankfurt am Main 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 Elsevier 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 Senior Data Discovery and Enrichment Expert I (m/f/d) in Frankfurt am Main 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 Senior Data Discovery and Enrichment Expert I (m/f/d) bei Elsevier gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Elsevier 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 Elsevier entscheidend sein!
