Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Gesundheitsdaten und entwickle innovative digitale Lösungen für das Gesundheitswesen.
- Arbeitgeber: EY, ein globales Unternehmen mit einem starken Fokus auf digitale Transformation.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, inspirierende Kollegen und zahlreiche Entwicklungsmöglichkeiten.
- Andere Informationen: Agiles, teamorientiertes Umfeld mit einer steilen Lernkurve.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Zukunft des Gesundheitswesens und mache einen echten Unterschied.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 2 Jahre Erfahrung in Data Science und fließende Deutsch- und Englischkenntnisse.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Gemeinsam die Welt jeden Tag ein bisschen besser machen. Für diesen Anspruch setzen wir bei EY alles in Bewegung und gehen als Team „all in“. Schließlich haben wir ein klares Ziel vor Augen: nachhaltigen Wert und Wachstum zu schaffen – für unsere Mandant:innen, Mitarbeitenden und die gesamte Gesellschaft. Unser globales Netzwerk aus rund 400.000 Mitarbeitenden weltweit bietet dir alle Möglichkeiten zu wachsen, dich zu entwickeln, dich zu spezialisieren sowie deine Stärken und Interessen beruflich zu verfolgen. Wir glauben daran, dass der richtige Karriereweg so individuell ist wie du.
Als Teil unseres Teams im Digital Health Excellence Center in Köln, Berlin, Düsseldorf, Frankfurt/Main, Hamburg, München oder Stuttgart wirst du mit uns deutsche Verwaltungen in Bund, Ländern und Kommunen in die digitale Zukunft führen und moderne und sichere Systeme für Millionen von Menschen erschaffen. Im Fokus steht dabei die digitale Transformation des Gesundheitswesens – von interoperablen IT-Lösungen bis hin zu innovativen Digital-Health-Strategien. Dabei übernimmst du vielfältige Aufgaben:
- Analyse und Interpretation von gesundheitsbezogenen Daten (z. B. elektronische Patientenakten, medizinische Bildgebung, Wearables, klinische Studien), um Muster und Trends zu erkennen und datenbasierte Empfehlungen für die Verbesserung von Patienten- und HCP-Erfahrungen abzuleiten
- Design, Aufbau und Pflege von Datenbanken, Datenpipelines und Cloud-Architekturen zur Unterstützung von KI-Projekten und zur Sicherstellung von Datenintegrität, Skalierbarkeit und Sicherheit
- Entwicklung, Implementierung und Integration von Machine-Learning-Modellen und LLM-Anwendungen in produktive Gesundheitsumgebungen in Zusammenarbeit mit ML Ops und IT-Teams
- Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutz- und regulatorischen Standards (z. B. GDPR, klinische Studien) sowie Berücksichtigung von Interoperabilität und branchenspezifischen Anforderungen
- Zusammenarbeit mit technischen und klinischen Teams zur Identifikation von Informationslücken, zur Prozessoptimierung und zur Unterstützung der Geschäftsentwicklung durch technische Expertise im Bereich Healthcare Data Science
Dein Skillset:
- Mindestens 2 Jahre einschlägige Berufserfahrung im Bereich Data Science, Healthcare oder verwandten Feldern sowie fließende Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch
- Ausgeprägte analytische Fähigkeiten, Problemlösungskompetenz und Erfahrung mit Datenmanagement, Interoperabilitätsstandards (z. B. HL7, FHIR, openEHR, SNOMED CT, OMOP, IHE, xDT) sowie regulatorischen Anforderungen (z. B. GDPR, klinische Studien)
- Fundierte Kenntnisse in Statistik, Programmierung (z. B. Python, R, SQL), ML Ops/CI/CD (z. B. Kubernetes, Docker) und Cloud Computing (z. B. Azure, AWS, GCP)
Dein Mindset:
- Agil: Du bist der Meinung, dass eine flexible Denkweise genauso wichtig für den Erfolg ist wie Wissen und Fähigkeiten.
- Neugierig: Du bist ambitioniert und engagiert. Wir suchen Menschen, die in Chancen und nicht in Herausforderungen denken und durch gezielte Fragen bessere Lösungen finden.
- Teamorientiert: Du schätzt vielfältige Perspektiven und arbeitest gerne im Team. Wir suchen Menschen, die gemeinsam mit uns etwas erreichen und ein vertrauensvolles Arbeitsumfeld schaffen wollen.
Bei EY arbeitest du in leistungsstarken, interdisziplinären Teams mit innovativen Technologien. In einem flexiblen und inklusiven Arbeitsumfeld unterstützen wir dich in deinen unterschiedlichen Lebenssituationen. Inspirierende Kolleg:innen sowie Trainings- und Entwicklungsmöglichkeiten on- und off-the-Job helfen dir dabei, über dich hinauszuwachsen und die Fähigkeiten weiterzuentwickeln, die du zukünftig brauchst. Eine steile Lernkurve ist dir garantiert.
Bewirb dich noch heute! Mehr Informationen zum Bewerbungsprozess bei EY findest du auf unserer Karriereseite. Bei EY leben wir Vielfalt und begrüßen alle Bewerbungen. Sag uns gerne frühzeitig Bescheid, wenn wir dich hinsichtlich eines barrierefreien Bewerbungsprozesses unterstützen können. Du hast noch Fragen? Unser Recruitment Center beantwortet diese gerne unter +49 6196 996 10005.
Data Engineer - Digital Health Excellence Center (w/m/d) Arbeitgeber: EY - Ernst & Young Deutschland
Kontaktperson:
EY - Ernst & Young Deutschland HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer - Digital Health Excellence Center (w/m/d)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfolge, um sichtbar zu werden.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine Antworten an die spezifischen Anforderungen der Stelle anpasst. Zeige, dass du die digitale Transformation im Gesundheitswesen verstehst!
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Warte nicht darauf, dass die perfekte Gelegenheit zu dir kommt – mach den ersten Schritt!
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Neugierde und Teamorientierung während des gesamten Bewerbungsprozesses. Stelle Fragen, die dein Interesse an der Rolle und dem Unternehmen zeigen, und betone, wie du zum Team beitragen kannst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer - Digital Health Excellence Center (w/m/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Lass deinen Charakter in deinem Anschreiben durchscheinen und erzähl uns, warum du für die Rolle als Data Engineer brennst.
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!
Verknüpfe deine Erfahrungen!: Stell sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten klar darstellst. Zeig uns, wie deine bisherigen Projekte und Kenntnisse im Bereich Data Science und Healthcare zu der ausgeschriebenen Stelle passen.
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Karriereseite. Dort findest du alle Informationen und kannst deine Unterlagen direkt einreichen. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei EY - Ernst & Young Deutschland vorbereitest
✨Verstehe die Rolle
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen des Data Engineer-Profils vertraut. Überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten in die digitale Transformation des Gesundheitswesens passen und bereite Beispiele vor, die deine Eignung unter Beweis stellen.
✨Technisches Wissen auffrischen
Stelle sicher, dass du die gängigen Technologien und Tools, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, gut verstehst. Sei bereit, über deine Erfahrungen mit Python, SQL oder Cloud-Plattformen wie AWS oder Azure zu sprechen und eventuell technische Fragen zu beantworten.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Teamdynamik zu erfahren. Fragen zur digitalen Transformation im Gesundheitswesen sind besonders relevant.
✨Teamorientierung betonen
Da Teamarbeit in dieser Rolle wichtig ist, solltest du Beispiele aus deiner Vergangenheit parat haben, die deine Teamfähigkeit und deinen kooperativen Arbeitsstil zeigen. Betone, wie du unterschiedliche Perspektiven schätzt und wie du zur Schaffung eines vertrauensvollen Arbeitsumfelds beiträgst.