Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die globale Datenakquisition und fördere innovative Ansätze zur Verbesserung der Patientenversorgung.
- Unternehmen: Roche - ein führendes Unternehmen im Gesundheitswesen mit Fokus auf Wissenschaft und Innovation.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, internationale Reisegelegenheiten und ein unterstützendes Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit vielfältigen Perspektiven und exzellenten Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitsdaten und mache einen echten Unterschied in der Pharmaindustrie.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Pharma-Datenanalyse und starke Kommunikationsfähigkeiten sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Roche - wir fördern die Wissenschaft, damit wir alle mehr Zeit mit den Menschen haben, die wir lieben.
Die Advanced Analytics for Business Insights (AABI) Abteilung, Teil der Portfolio Strategy & Insights Funktion, widmet sich der Lösung komplexer Herausforderungen im Gesundheitswesen und der Verbesserung der Patientenergebnisse. AABI ermöglicht es unseren Geschäftspartnern in der Global Pharma Strategy (GPS), Medical Affairs (PDMA), Pharma International (PI) und anderen Funktionen, durch die Nutzung von Daten, Analytik und KI fundierte Entscheidungen zu treffen, um schnelle, gezielte Maßnahmen in sich schnell entwickelnden Geschäftskontexten zu ermöglichen.
In AABI arbeiten Sie als vertrauenswürdiger Berater und Experte, empfehlen kritische Entscheidungen und Maßnahmen mit Glaubwürdigkeit und einem Fokus auf messbare Auswirkungen. Sie werden Teil eines vielfältigen, integrativen Teams sein, das die Welt, die wir bedienen, widerspiegelt und in einer einladenden Kultur gedeiht, die auf Zusammenarbeit und Innovation basiert.
Diese Rolle berichtet an den Leiter des Data Asset Managements.
Als Global Data Acquisition Lead leiten Sie alle Datenakquisitionen über GTM und fungieren gleichzeitig als Katalysator für Innovationen mit unkonventionellem Denken und externen Partnerschaften. Diese Rolle wird das globale Commercial Data Office (GCDO) leiten, das für die Umsetzung der Datenstrategie verantwortlich ist, den Markt analysiert, Datenanbieter bewertet und Datenressourcen beschafft, die wichtige Geschäftsergebnisse zur Unterstützung der One Pharma Strategy vorantreiben. Sie werden als Katalysator agieren, um das KI-Datenökosystem zu aktivieren und wichtige Initiativen sowie globale KI-Datenprodukte voranzutreiben.
Der Leiter wird mit einer unternehmensweiten Denkweise arbeiten und eng mit Global Procurement (GP), Finance, Roche Digital Technology (RDT) zusammenarbeiten, um die Plattformen und Lösungen zu ermöglichen; mit dem Global Privacy Office (GPO), um Compliance-Richtlinien voranzutreiben; sowie mit wichtigen Datenanbietern und Partnern weltweit, um Akquisition und Betrieb voranzutreiben.
Hauptverantwortlichkeiten:
- Leitung des Global Commercial Data Office zur Ermöglichung aller kommerziellen Datenakquisitionen über global und 80+ Tochtergesellschaften, verwaltet durch ein zentrales Modell, in Partnerschaft mit den Beschaffungs- und Finanzteams.
- Partnerschaft mit Stakeholdern aus GPS, PI, PD, PDMA, Tochtergesellschaften und anderen Roche-Abteilungen, um als ihre Datenverwalter/Experten zu fungieren und eine zweckmäßige Datenakquisition, Schulung, Nutzung/Überwachung des Wertes und Stilllegung voranzutreiben.
- Etablierung von Daten als Unternehmensvermögen durch funktionsübergreifende Partnerschaften und als Datenverwalter/Experte im gesamten Unternehmen.
- Leitung wichtiger Datenakquisitionsverträge in Partnerschaft mit der Beschaffung.
- Arbeiten Sie synchron mit der Datenverwaltung, um eine nahtlose Integration von Datenkäufen in den Datenkatalog zu ermöglichen.
- Funktionsübergreifende Zusammenarbeit zur Gestaltung, zum Aufbau und zum Betrieb eines Unternehmensdatenmarktplatzes für einen einfachen Zugang zu Informationen über Datenressourcen.
- Fungieren Sie als interner Experte für die bestehenden und sich entwickelnden Datenressourcen in der Branche.
- Engagieren Sie sich mit Datenanbietern, um deren Produkte und Angebote im Einklang mit unserem Geschäft zu bewerten, Datenverträge voranzutreiben und eine kosteneffiziente Unternehmens-/überregionale Datenbeschaffungsstrategie zu ermöglichen, wo immer möglich, um den Wert der Daten zu maximieren.
- Fungieren Sie als interner Experte für die Beratung zu den bestehenden Datenquellen sowie zu den Vor- und Nachteilen der verschiedenen Ressourcen.
- Organisieren Sie Wissensaustausch-Sitzungen, bei denen Branchenexperten und Anbieterpartner mit Informationen zu Trends und Best Practices eingeladen werden.
- Zusammenarbeit mit Datenverbrauchern als Datenexperte, um umsetzbare Erkenntnisse für das Geschäft zu liefern.
- Verantwortlich für die Ressourcenallokation und Investitionen sowohl kurzfristig als auch langfristig; arbeiten Sie mit den Tochtergesellschaftsleitern und den Finanzteams zusammen, um Entscheidungen über Ressourcenausgleich zu treffen.
- Mit einer unternehmensweiten Denkweise arbeiten, mit starkem Fokus auf Ergebnisse.
Qualifikationen:
- Abschluss (Bachelor) mit über 10 Jahren Erfahrung und umfassendem Wissen über Pharma-Daten und -Technologie; oder 6+ Jahre mit MBA/MS und umfassendem Wissen über Pharma-Daten und -Technologie.
- Starkes Verständnis des pharmazeutischen Datenbereichs, sowohl global als auch insbesondere auf regionaler und Länderebene.
- Kenntnisse über kommerzielle Abläufe und analytische Ansätze in der Biopharma, einschließlich beschreibender und prädiktiver Analytik.
- Verständnis der aufkommenden Fähigkeiten in der Verarbeitung natürlicher Sprache, unstrukturierten Daten usw. und deren potenzieller Anwendung im Pharma-/Gesundheitswesen.
- Fähigkeit, komplexe Datenanalysen in umsetzbare Geschäftsempfehlungen zu übersetzen.
- Ausgezeichnete Einfluss- und Netzwerkfähigkeiten gepaart mit Erfahrung im Stakeholder-Management in einem mehrschichtigen globalen Umfeld.
- Ausgezeichnete Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten, mit nachgewiesenem Erfolg in der Förderung funktionsübergreifender Zusammenarbeit.
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen (wie AWS) bevorzugt.
- Erfahrung in agiler Methodik und Ausführung sowie Design Thinking.
- Bereitschaft zu internationalen Reisen, wenn erforderlich.
Standort: Diese Position kann in South San Francisco oder Basel angesiedelt sein, und Umzugsleistungen sind nicht verfügbar.
Gehalt: Die erwartete Gehaltsspanne für diese Position basierend auf dem Hauptstandort South San Francisco, CA liegt zwischen 160.900 und 298.900 USD jährlich. Das tatsächliche Gehalt wird basierend auf Erfahrung, Qualifikationen, geografischem Standort und anderen arbeitsbezogenen Faktoren, die gesetzlich zulässig sind, festgelegt. Ein diskretionärer jährlicher Bonus kann basierend auf individueller und Unternehmensleistung verfügbar sein. Diese Position qualifiziert sich auch für die im unten angegebenen Link detaillierten Leistungen.
Genentech ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Es ist unsere Politik und Praxis, alle Mitarbeiter und Bewerber auf der Grundlage von Verdienst, Qualifikationen und Kompetenz zu beschäftigen, zu befördern und anderweitig zu behandeln. Die Unternehmenspolitik verbietet rechtswidrige Diskriminierung, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Diskriminierung aufgrund des Status als geschützter Veteran, des Status von Personen mit Behinderungen und in Übereinstimmung mit allen bundesstaatlichen, staatlichen oder lokalen Gesetzen.
Wenn Sie eine Behinderung haben und eine Anpassung im Zusammenhang mit dem Online-Bewerbungsprozess benötigen, kontaktieren Sie uns bitte, indem Sie dieses Formular ausfüllen: Anpassungen für Bewerber.
Global Data Acquisition Lead Arbeitgeber: Genentech
Genentech ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inspirierende Arbeitsumgebung in Basel bietet, wo Innovation und Teamarbeit im Mittelpunkt stehen. Unsere Mitarbeiter profitieren von umfangreichen Entwicklungsmöglichkeiten, einem wettbewerbsfähigen Gehalt und einer Unternehmenskultur, die Vielfalt und Inklusion fördert. Hier haben Sie die Chance, an bedeutenden Projekten zu arbeiten und einen echten Einfluss auf die Zukunft der Biostatistik und Datenwissenschaften zu nehmen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Global Data Acquisition Lead 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 Genentech 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 Global Data Acquisition Lead 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 Global Data Acquisition Lead bei Genentech gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Genentech 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 Genentech entscheidend sein!