Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle innovative Lösungen für die Chemiebranche.
- Unternehmen: Globale Führer in Informations- und Analytiklösungen.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Gesundheitsleistungen und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Chemie mit KI-gestützten Technologien.
- Qualifikationen: Master/PhD in Biochemie oder verwandten Bereichen, Erfahrung mit Datenbanken.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Über Reaxys
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.
Über unser Team
Wir sind ein Team erfahrener Datenanalysten, das mehrere Lösungen im Bereich Life Sciences, einschließlich Reaxys, unterstützt. Unsere Arbeit findet an der Schnittstelle zwischen 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 Frameworks, um messbare, datengestützte Kundenwirkungen 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.
Über die Rolle
Sie werden zu Initiativen beitragen, die die chemische Intelligenz und die datengestützte Kundenwirkung durch 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 Kundenwirkungs-Einblicke und Übersetzung komplexer Analysen in umsetzbare Empfehlungen für Stakeholder.
- Durchführung fortgeschrittener analytischer Arbeiten mit SQL und Python/Java (z. B. Trendanalyse, Anomalieerkennung, Segmentierung), um Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen.
- Entwicklung und Pflege wiederverwendbarer Analyse-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-Frameworks 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 anderen relationalen/analytischen Datenbanksystemen).
- Erfahrung in der Nutzung von Cloud-Plattformen (z. B. AWS, Azure oder ähnlichen) für Datenverarbeitung, Analyse-Workflows und skalierbare Datenlösungen.
- Starke Datenanalyse- und Skriptfähigkeiten mit Python und/oder Java.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Mitwirkung an oder Validierung von KI/GenAI-basierten Testframeworks und analytischen Workflows.
- Kollaborative Denkweise mit proaktivem Ansatz zum Wissensaustausch und interdisziplinärer Teamarbeit.
Arbeiten Sie auf eine Weise, die für Sie funktioniert
Wir fördern eine gesunde Work-Life-Balance in der gesamten Organisation. Wir bieten unseren Mitarbeitern eine attraktive Arbeitsmöglichkeit. Mit zahlreichen Wohlfühlinitiativen, gemeinsamem Elternurlaub, Studienhilfe und Sabbaticals helfen wir Ihnen, Ihre unmittelbaren Verpflichtungen und langfristigen Ziele zu erreichen.
Über das Unternehmen
Ein globaler Marktführer in Informationen und Analytik, wir helfen Forschern und Gesundheitsfachleuten, die Wissenschaft voranzutreiben und die Gesundheitsergebnisse zum Wohle der Gesellschaft zu verbessern. Auf der Grundlage unseres Verlags-Erbes kombinieren wir qualitativ hochwertige Informationen und umfangreiche Datensätze mit Analytik, um visionäre Wissenschaft und Forschung, Gesundheitsbildung und interaktives Lernen sowie außergewöhnliche Gesundheitsversorgung und klinische Praxis zu unterstützen. Was Sie jeden Tag tun, wird dazu beitragen, Wissenschaft und Gesundheitsversorgung voranzutreiben, um den menschlichen Fortschritt zu fördern.
Senior Data Analyst I (m/f/d) Arbeitgeber: Elsevier
Reaxys ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Frankfurt eine inspirierende Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und Zusammenarbeit gefördert werden. Mit einem starken Fokus auf Work-Life-Balance, flexiblen Arbeitsmodellen und umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten unterstützt das Unternehmen die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter. Zudem profitieren Sie von der Möglichkeit, an einer hochwirksamen Plattform zu arbeiten, die weltweit von Wissenschaftlern genutzt wird, und tragen aktiv zur Verbesserung von Wissenschaft und Gesundheitsversorgung bei.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Analyst I (m/f/d) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Erfahrungen und zeige Interesse an den neuesten Entwicklungen im Bereich Data Analytics.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen zu Datenanalyse und Programmiersprachen wie SQL und Python übst. Zeige, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktische Lösungen anbieten kannst.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige Initiative! Wenn du eine interessante Stelle siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Lass uns wissen, warum du die perfekte Ergänzung für unser Team bist!
✨Tipp Nummer 4
Bleib auf dem Laufenden über neue Technologien und Trends in der Datenanalyse. Das zeigt nicht nur dein Engagement, sondern gibt dir auch einen Vorteil gegenüber anderen Bewerbern. Wir schätzen kontinuierliches Lernen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Analyst I (m/f/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeige deine Persönlichkeit. Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die richtigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen.
Mach es klar und präzise!:Halte deine Bewerbung übersichtlich und auf den Punkt. Verwende klare Sprache und vermeide unnötigen Jargon. So können wir schnell erkennen, was du zu bieten hast!
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung!:Schau dir die Anforderungen genau an und passe deine Bewerbung entsprechend an. Zeige uns, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten direkt zu den Aufgaben passen, die wir suchen.
Bewirb dich über unsere Website!:Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt, bewirb dich bitte direkt über unsere Website. So können wir deinen Prozess schneller bearbeiten und dich besser kennenlernen.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Elsevier vorbereitet
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit der Position des Senior Data Analyst I und den Zielen von Reaxys vertraut. Informiere dich über die spezifischen Anforderungen und wie deine Fähigkeiten dazu passen. Zeige im Interview, dass du die Mission des Unternehmens verstehst und wie du zur Verbesserung der Datenanalyse beitragen kannst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in SQL, Python oder Java demonstrieren. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du komplexe Datenanalysen durchgeführt hast, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und dem Team. Frage nach den aktuellen Herausforderungen, mit denen das Team konfrontiert ist, oder nach den Technologien, die sie verwenden.
✨Teamarbeit betonen
Da die Rolle viel Zusammenarbeit erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone, wie du in der Vergangenheit mit anderen zusammengearbeitet hast, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen und wie du dein Wissen geteilt hast, um das Team zu unterstützen.
