Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle Lösungen zur Verbesserung der Chemieintelligenz.
- Arbeitgeber: Globale Führer in Information und Analytik mit Fokus auf Wissenschaft und Gesundheit.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeitsumfeld, Gesundheitsinitiativen und Unterstützung für Weiterbildung.
- Warum dieser Job: Arbeite an einer Plattform, die Wissenschaftler weltweit unterstützt und echte Auswirkungen hat.
- Gewünschte Qualifikationen: Master/PhD in Biochemie oder verwandten Bereichen, Erfahrung mit Datenbanken und Programmierung.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit Möglichkeiten zur kontinuierlichen Weiterbildung und Karrierewachstum.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Reaxys ist eine abonnementbasierte Chemie-Informationsplattform, die von Elsevier entwickelt wurde. Sie ermöglicht die strukturierte Suche und den Abruf von experimentell validierten Daten zu chemischen Substanzen, Reaktionen und Eigenschaften aus begutachteter Literatur und Patenten. Die Plattform unterstützt fortgeschrittene Struktur-, Reaktions- und eigenschaftsbasierte Suchen, einschließlich retrosynthetischer Analysen. Seit über 30 Jahren wird Reaxys in der pharmazeutischen, chemischen und akademischen Forschung genutzt, um datengestützte F&E-Entscheidungen zu beschleunigen.
Wir sind ein Team erfahrener Datenanalysten, das mehrere Lösungen im Bereich Life Sciences, einschließlich Reaxys, unterstützt. Unsere Arbeit findet an der Schnittstelle von wissenschaftlicher Fachkompetenz, fortgeschrittener Datenanalyse und der Einführung von KI-gestützten Technologien statt. Wir sind selbstmotiviert und engagiert für kontinuierliches Lernen und erkunden aktiv aufkommende Fähigkeiten, einschließlich KI- und GenAI-basierten Rahmenbedingungen, um messbare, datengestützte Auswirkungen auf Kunden zu erzielen. In enger Partnerschaft mit Produkt- und Technologie-Teams analysieren wir Daten und übersetzen sie in umsetzbare Erkenntnisse, die unsere Lösungen und Entscheidungsprozesse stärken.
Sie werden zu Initiativen beitragen, die die chemische Intelligenz und den datengestützten Einfluss auf Kunden durch die Qualitätsbewertung der Reaxys-Suchmaschine verbessern. Ihre Arbeit wird sich darauf konzentrieren, chemische und regulatorische Datensätze zu bereichern, um die Suchrelevanz, Genauigkeit und analytischen Fähigkeiten zu verbessern. Sie werden eng mit Produktverantwortlichen und Technologiepartnern zusammenarbeiten und in einem agilen Umfeld kontinuierliche Verbesserungen und messbare Auswirkungen liefern.
Verantwortlichkeiten:
- Zusammenarbeit mit Teammitgliedern zur Generierung datengestützter Kundeninsights und Übersetzung komplexer Analysen in umsetzbare Empfehlungen für Stakeholder.
- Durchführung fortgeschrittener analytischer Arbeiten mit SQL und Python/Java (z.B. Trendanalysen, Anomalieerkennung, Segmentierung), um Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen.
- Entwicklung und Pflege wiederverwendbarer Analytik-Codes (Module, Notebooks, Automatisierungsjobs wie Jenkins oder GitHub Actions) mit Versionskontrolle, Qualitätstests und Dokumentation, um Skalierbarkeit und Wiederholbarkeit sicherzustellen.
- Beitrag zur kontinuierlichen Verbesserung von Datenanalyse-Rahmenwerken und -methoden, einschließlich GenAI-gesteuerten Bewertungsansätzen.
- Mentoring und Überprüfung der Arbeiten von Kollegen (SQL-Logik, analytische Methodik, Validierungsansätze), um die Gesamtqualität und Konsistenz zu erhöhen.
Anforderungen:
- Akademischer Hintergrund (Master/PhD) in Biochemie, Bioinformatik, Computational Biology/Chemie oder verwandten Bereichen.
- Erfahrung in der Nutzung von Chemie- oder wissenschaftlichen Datenbanken (z.B. Reaxys oder ähnliche Plattformen) als Endbenutzer ist vorteilhaft, aber nicht zwingend erforderlich.
- Praktische Erfahrung im Umgang mit Datenbanken (z.B. PostgreSQL oder andere relationale/analytische Datenbanksysteme).
- Erfahrung in der Nutzung von Cloud-Plattformen (z.B. AWS, Azure oder ähnliche) für Datenverarbeitung, Analyse-Workflows und skalierbare Datenlösungen.
- Starke Datenanalyse- und Skriptfähigkeiten mit Python und/oder Java.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Mitwirkung oder Validierung von KI/GenAI-basierten Testrahmen und analytischen Workflows.
- Kollaborative Denkweise mit proaktivem Ansatz zum Wissensaustausch und interdisziplinärer Teamarbeit.
Wir fördern eine gesunde Work-Life-Balance in der gesamten Organisation. Wir bieten unseren Mitarbeitern eine attraktive Arbeitsmöglichkeit. Mit zahlreichen Initiativen zur Förderung des Wohlbefindens, gemeinsamem Elternurlaub, Studienhilfe und Sabbaticals unterstützen wir Sie dabei, Ihre unmittelbaren Verpflichtungen und langfristigen Ziele zu erreichen.
Arbeiten Sie an einer hochwirksamen Plattform, die von Wissenschaftlern und Innovatoren weltweit genutzt wird. Umarmen Sie die Zukunft der Softwareentwicklung mit KI-Entwicklungstools. Arbeiten Sie mit einem vielfältigen, globalen Team in einer flexiblen hybriden Arbeitsumgebung.
Ein globaler Marktführer in Informationen und Analytik, wir helfen Forschern und Gesundheitsfachleuten, die Wissenschaft voranzutreiben und die Gesundheitsergebnisse zum Wohle der Gesellschaft zu verbessern. Was Sie jeden Tag tun, wird dazu beitragen, die Wissenschaft und die Gesundheitsversorgung voranzubringen, um den menschlichen Fortschritt zu fördern.
Senior Data Analyst Arbeitgeber: Elsevier
Kontaktperson:
Elsevier HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Data Analyst
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach informellen Gesprächen oder Mentoring – das kann dir helfen, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und Szenarien durchgehst. Überlege dir, wie du deine Erfahrungen mit SQL und Python in konkreten Beispielen präsentieren kannst, um zu zeigen, was du drauf hast.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Datenanalyse und Chemie! Sprich über aktuelle Trends in der Branche und wie du sie in deiner Arbeit umsetzen würdest. Das zeigt, dass du nicht nur die Anforderungen erfüllst, sondern auch proaktiv bist.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Anlaufstelle erreicht. Und vergiss nicht, dein Netzwerk zu nutzen, um Empfehlungen zu bekommen – das kann den Unterschied machen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Data Analyst
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei einfach du selbst. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert, Teil unseres Teams zu werden. Authentizität kommt immer gut an!
Betone deine Erfahrungen: Erzähl uns von deinen bisherigen Erfahrungen im Bereich Datenanalyse und wie du diese in der Praxis angewendet hast. Konkrete Beispiele helfen uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen.
Verwende die richtige Sprache: Achte darauf, die Begriffe und den Jargon aus der Stellenbeschreibung zu verwenden. Das zeigt uns, dass du die Anforderungen verstehst und dich mit dem Thema identifizieren kannst.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alles reibungslos läuft und wir deine Unterlagen schnell bearbeiten können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Elsevier vorbereitest
✨Verstehe die Plattform
Mach dich mit Reaxys und ähnlichen chemischen Datenbanken vertraut. Schau dir an, wie sie funktionieren und welche spezifischen Funktionen sie bieten. Das zeigt dein Interesse und deine Bereitschaft, dich in die Materie einzuarbeiten.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die zeigen, wie du Datenanalysen durchgeführt hast. Sei bereit, über deine Kenntnisse in SQL, Python oder Java zu sprechen und wie du diese Tools genutzt hast, um Probleme zu lösen.
✨Zeige Teamgeist
Da die Rolle viel Zusammenarbeit erfordert, sei bereit, über deine Erfahrungen im Team zu sprechen. Betone, wie du in der Vergangenheit mit anderen zusammengearbeitet hast, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen und wie du Wissen geteilt hast.
✨Frage nach den nächsten Schritten
Am Ende des Interviews kannst du nach den nächsten Schritten im Auswahlprozess fragen. Das zeigt dein Interesse an der Position und gibt dir auch die Möglichkeit, mehr über die Unternehmenskultur und das Team zu erfahren.