Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle digitale Lösungen für die Pharma-Produktion.
- Unternehmen: Roche, ein globaler Vorreiter in der Gesundheitsinnovation.
- Vorteile: Vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten, ein offenes Arbeitsumfeld und ein starkes Team.
- Weitere Informationen: Engagiertes Team mit Fokus auf Qualität und Effizienz.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Transformation im Gesundheitswesen und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Hochschulabschluss im MINT-Bereich und Leidenschaft für Datenarchitekturen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Na Roche, você pode-se apresentar como você mesmo, abraçado pelas qualidades únicas que traz. Nossa cultura incentiva a expressão pessoal, o diálogo aberto e as conexões genuínas, onde você é valorizado e respeitado por quem você é, e permitindo que você prospere tanto pessoal como profissionalmente. É assim que pretendemos prevenir, deter e curar doenças e garantir que todos tenham acesso aos cuidados de saúde hoje e nas gerações futuras. Junte-se à Roche, onde cada voz é importante.
A posição Die Support Funktion DOI (Digital, Operational Excellence and Innovation) unterstützt den Standort und insbesondere die Produktion bei der digitalen Transformation mit Fokus auf Effizienz und Qualität. Mit innovativen Ansätzen und technischer Expertise setzen wir die (digitalen) Werkzeuge für einen modernen Produktionsstandort um. Wir identifizieren die Use Cases, entwerfen geeignete Lösungen, setzen diese mit unseren Partnern um und betreuen sie über den Lebenszyklus. Damit sichern wir die Wettbewerbsfähigkeit und stellen einen Wertzuwachs für die Mitarbeiter und Patienten her.
Die Möglichkeit Als Data Analyst mit Schwerpunkt auf Datenprodukt-Management im Bereich DOI (Digital, Operational Excellence and Innovation) arbeitest Du an der Schnittstelle zwischen (globalen) Datenprodukten/Datenbanken und den digitalen Initiativen der jeweiligen Produktionsbereichen sowie IT, Engineering, Materials Management und Qualitätssicherung zusammen.
- (Weiter-) Entwicklung und Betreuung von Datenpipelines für datenbasierte digitale Lösungen (Visualisierungen, Reports, Dashboards, Applikationen) am Pharma - Produktionsstandort Kaiseraugst
- Mitarbeit und Verantwortung für die Umsetzung und den Betrieb lokaler und globaler digitaler Anwendungen
- Projektberatung und Übersetzung von Bedarfen in Datenprodukt-Anforderungen, sowie Betreuung von Validierungen von Datenpipelines, sowie Standardisierung, Optimierung und Governance für lokale Datenlösungen
- Teilnahme in lokalen und standortübergreifenden crossfunktionalen Experten-Teams, sowie Troubleshooting, Durchführung von Ursachenanalysen und Erstellung von Assessments
- Erstellung/Überarbeitung von Standard Operating Procedures (SOPs) und zugehörigen GMP-Dokumenten, insbesondere Risikoanalysen, sowie Sicherstellung eines guten Informationsflusses
- Bereitschaft für das Arbeiten in selbst-organisierten Teams mit hohem Mass an Eigenverantwortung in einem offenen und kollaborativen Umfeld
- Enge Zusammenarbeit mit internen und externen Schnittstellen zur Erreichung ambitionierter Ziele in Bezug auf Qualität, Durchlaufzeit, Effizienz und Kosten, daneben Einhaltung aller Sicherheits- und Umweltvorschriften, sowie bewusste Förderung der Betriebssicherheit
- Bereitschaft für Pikettarbeit bei Bedarf
Wer Du bist: Du hast einen Hochschulabschluss im MINT-Bereich und eine ausgeprägte Leidenschaft für das Design, die Strukturierung und die Verwaltung moderner Datenarchitekturen. Idealerweise bringst Du erste Erfahrungen in der LifeScience-Industrie und/oder der industriellen Produktion mit, sowie erste Erfahrungen im Bereich CSV oder Software Testing (z.B. ISTQB Zertifizierung). Dein Fokus liegt darauf, aus heterogenen Datensätzen verlässliche Grundlagen zu schaffen und eine durchgängig hohe Datenqualität an unserem lokalen Standort sicherzustellen. Du hast fundierte Kenntnisse in der Konzeption stabiler Daten-Pipelines sowie Datenmodelle und beherrschst entsprechende Tools und Sprachen (insbes. Snowflake, SQL, Python sowie gängige ETL/ELT- und Cloud-Werkzeuge). Betriebsanforderungen in pragmatische und speditive (digitale) Lösungen zu übersetzen unter Berücksichtigung der notwendigen Qualität. Kenntnisse und überzeugter Einsatz bezüglich Prozessverbesserungen (z.B. Lean Production System) sowie Agile Management sind von Vorteil. Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse in Wort und Schrift.
Die Roche ist ein Arbeitgeber, der Gleichstellungspolitik praktiziert. Wir glauben, dass es notwendig ist, medizinische Lösungen jetzt anzubieten – auch wenn wir Innovationen für die Zukunft entwickeln. Unser Engagement ist es, das Leben der Patienten zu transformieren. Wir haben den Mut zu entscheiden und zu handeln. Wir glauben auch, dass gute Geschäfte eine bessere Welt bedeuten. Dafür arbeiten wir täglich.
Data Analyst Arbeitgeber: F. Hoffmann-La Roche AG
Roche ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine offene und unterstützende Unternehmenskultur fördert, in der jeder Mitarbeiter geschätzt wird. Mit flachen Hierarchien und einem starken Fokus auf Eigenverantwortung bietet Roche nicht nur ein inspirierendes Arbeitsumfeld, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. An den Standorten Penzberg und Mannheim arbeiten Sie an bedeutenden Projekten, die einen direkten Einfluss auf die Gesundheitsversorgung weltweit haben, und profitieren von einem Team, das Zusammenarbeit und Innovation schätzt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Analyst 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 F. Hoffmann-La Roche AG 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 Data Analyst 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 Data Analyst bei F. Hoffmann-La Roche AG gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei F. Hoffmann-La Roche AG 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 F. Hoffmann-La Roche AG entscheidend sein!
