Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte eine innovative Data & Analytics Plattform mit Azure Databricks und Power BI.
- Unternehmen: GSK, ein globales Biopharmaunternehmen mit einer Mission zur Verbesserung der Gesundheit.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen und einem positiven Einfluss auf die Gesellschaft.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines Teams, das mit KI und Datenanalysen die Zukunft gestaltet.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenarchitektur und starke SQL-Kenntnisse sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Sie werden die technische Verantwortung für die Weiterentwicklung einer bestehenden Reporting- und Analytics-Landschaft in eine integrierte, skalierbare und governance-konforme Data & Analytics-Plattform auf Basis von Azure Databricks, SQL und Power BI übernehmen. Darüber hinaus werden Sie innovative, KI-unterstützte Analytik- und Automatisierungslösungen mit einem Fokus auf Natural Language Analytics, Generative AI und intelligente Agenten gestalten. Sie arbeiten eng mit Geschäftspartnern, Plattformbesitzern und externen Entwicklungspartnern zusammen, um Zielarchitekturen, Datenmodelle, Integrationsstandards und Governance-Prinzipien zu definieren. Das Ziel ist der Aufbau einer nachhaltigen Datenplattform, die harmonisierte KPIs, Self-Service-Analysen und datengestützte Entscheidungsfindung innerhalb der deutschen Organisation ermöglicht.
In dieser Rolle werden Sie:
- Die Definition, Evolution und Implementierung der Data & Analytics-Zielarchitektur für die deutsche Organisation verantworten.
- Eine heterogene Reporting-Landschaft in eine zentrale, harmonisierte Daten- und Analytics-Plattform mit konsistenten KPI-Definitionen, Self-Service-Analysen und KI-unterstützten Einblicken weiterentwickeln.
- Moderne Datenarchitekturen basierend auf Azure Databricks, SQL, Power BI und relevanten Azure-Diensten entwerfen und steuern.
- Skalierbare Lakehouse-, Data Warehouse- und Reporting-Architekturen aufbauen und weiterentwickeln.
- Standards für Datenmodellierung, Datenqualität, Daten-Governance, Sicherheit und nachhaltige Betriebsführung von Datenlösungen definieren.
- Technische Steuerung, Qualitätssicherung und Architektur-Governance für externe Entwicklungs- und Implementierungspartner bereitstellen.
- Geschäftsfunktionen beraten, um Geschäftsanforderungen in nachhaltige technische Lösungen zu übersetzen.
- Automatisierungs- und KI-Möglichkeiten mithilfe von Microsoft Copilot Studio oder vergleichbaren GenAI- und Agentenplattformen identifizieren und implementieren.
- Eine Architekturvision für KI-unterstützte Analytiklösungen, natürliche Sprachschnittstellen und intelligente Automatisierung entwickeln.
- Neue Technologien und Best Practices in den Bereichen Daten, Analytik und KI hinsichtlich ihres Wertes für die deutsche Organisation bewerten.
Grundlegende Qualifikationen & Fähigkeiten:
- Abschluss in Informatik, Datenwissenschaft, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich oder gleichwertige Erfahrung.
- Signifikante praktische Erfahrung als Data Architect, Solution Architect oder Lead Data Engineer in Analyseumgebungen.
- Starke Expertise in SQL, Datenmodellierung, Data Warehousing und Reporting-Architekturen.
- Umfassende Erfahrung mit Azure Databricks, Delta Lake, Lakehouse-Architekturen und ETL/ELT-Prozessen.
- Sehr gute Kenntnisse in Power BI, semantischen Modellen, Datenvisualisierung und Unternehmensberichterstattung.
- Erfahrung mit Azure-bezogenen Datenservices wie Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Data Factory, Event Hubs oder Microsoft Purview.
- Verständnis moderner Architekturprinzipien wie Lakehouse, Medallion Architecture, Daten-Governance und Datenprodukte.
- Erfahrung mit KI-unterstützten Technologien, idealerweise Microsoft Copilot Studio, Copilot-Funktionen in Analyseplattformen oder vergleichbaren GenAI-Lösungen.
- Erfahrung in der technischen Steuerung externer Entwicklungspartner und Dienstleister.
- Starke Kommunikations- und Beratungskompetenzen.
- Selbstbewusste Präsenz in funktionsübergreifenden Umgebungen.
- Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Englischkenntnisse.
Schlussdatum für Bewerbungen – 19. August 2026 (COB)
Senior Data Architect (m/f/d) Arbeitgeber: GlaxoSmithKline
GSK ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Als Site Engagement Leader profitieren Sie von einer offenen Unternehmenskultur, die Teamarbeit und persönliche Entwicklung fördert, sowie von attraktiven Vergütungsmodellen und einem klaren Fokus auf die Verbesserung klinischer Studien. Darüber hinaus haben Sie die Chance, bedeutende Beziehungen zu Forschungseinrichtungen aufzubauen und aktiv zur Weiterentwicklung der klinischen Forschung beizutragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Architect (m/f/d) 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 GlaxoSmithKline 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 Senior Data Architect (m/f/d) 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 Senior Data Architect (m/f/d) bei GlaxoSmithKline gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei GlaxoSmithKline 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 GlaxoSmithKline entscheidend sein!
