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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Du bist Ansprechpartner:in für Data Science und entwickelst Konzepte für vernetzte Systeme.
- Arbeitgeber: FERCHAU realisiert spannende Projekte in Pharma und Life Science mit namhaften Kunden.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, persönliche Weiterentwicklung und ein Empfehlungsprogramm warten auf dich!
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitsbranche und profitiere vom Austausch mit erfahrenen Kolleg:innen.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Data Science oder verwandten Bereichen sowie gute Englischkenntnisse sind erforderlich.
- Andere Informationen: Bewirb dich online oder per E-Mail und werde Teil unseres Teams!
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Du teilst unsere Leidenschaft für Pharma und Life Science und willst dich den Herausforderungen der Zukunft stellen? Dann komm zu FERCHAU: Wir realisieren spannende Projekte für namhafte Kunden und übernehmen Verantwortung für komplexe Entwicklungsprojekte. Als Data Scientist unterstützt du deine Kolleg:innen mit frischen Impulsen und profitierst vom gegenseitigen Erfahrungsaustausch.
Das ist zukünftig dein Job:
- Verantwortung als Ansprechpartner:in für Data Science / Data Integrity
- Erarbeitung von Konzepten und Strategien für vernetzte Computersysteme zusammen mit dem Projektteam und dem Fachbereich
- Erstellung verschiedener GMP-Dokumente (u.a. System Life Cycle Dokumente wie z.B. Risikobetrachtungen, Risikoanalysen, SOPs, Datenmigrationspläne und -berichte)
- Unterstützung bei kontinuierlichen Optimierungen und Weiterentwicklungen von Prozessen sowie Aufarbeitungen für Audits und Inspektionen
- Durchführung von statistischen Auswertungen, Interpretation von Kenndaten sowie Erstellung von Validierungsberichten
Das bieten wir dir:
- Fachliche und persönliche Weiterentwicklungsmöglichkeiten
- Empfehlungsprogramm - Weitersagen lohnt sich!
- Flexibilität durch die Möglichkeit mobil zu Arbeiten (abhängig vom Kundenunternehmen)
Unsere Erwartungen an dich:
- Studium in einem informationstechnischen/naturwissenschaftlichen Fach bspw. Data Science Management, Betriebswirtschaft im Gesundheitswesen, Informationsmanagement im Gesundheitswesen, Data Science in der Medizin und Digital Healthcare Management
- Vorkenntnisse zu Data Integrity Prinzipien sowie Erfahrungen in der Datenauswertung und Berichterstellung von Vorteil
- Gutes Organisationsgeschick und ein großes Maß an Selbstständigkeit
- Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Das klingt nach einem Perfect Fit für dich? Dann bewirb dich bei uns - gern online oder per E-Mail unter der Kennziffer JU53-20537-UL bei Frau Marlen Kopp. Alles über unseren Bewerbungsprozess erfährst du auf unserer Website im Bewerberbereich. Wir freuen uns auf dich!
Data Scientist Pharma & Healthcare (m/w/d) Vollzeit | 88400 Biberach an der Riß Arbeitgeber: H. GLAESER Nachf. GmbH
Kontaktperson:
H. GLAESER Nachf. GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist Pharma & Healthcare (m/w/d) Vollzeit | 88400 Biberach an der Riß
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kommilitonen oder Kollegen, die bereits in der Pharma- und Gesundheitsbranche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Empfehlungen aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends und Technologien im Bereich Data Science, insbesondere in der Pharma- und Gesundheitsbranche. Zeige in Gesprächen, dass du auf dem neuesten Stand bist und wie du diese Kenntnisse in die Projekte einbringen kannst.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Data Integrity und statistischen Auswertungen übst. Du solltest in der Lage sein, deine Ansätze zur Problemlösung klar und präzise zu erklären.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für die Branche! In Gesprächen oder Interviews ist es wichtig, dass du deine Motivation und dein Interesse an Pharma und Life Science deutlich machst. Das kann einen großen Unterschied machen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist Pharma & Healthcare (m/w/d) Vollzeit | 88400 Biberach an der Riß
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Individualisiere dein Anschreiben: Schreibe ein individuelles Anschreiben, das deine Leidenschaft für Pharma und Life Science betont. Erkläre, warum du dich für diese Position interessierst und wie deine Fähigkeiten zur Erfüllung der Aufgaben beitragen können.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Vorkenntnisse zu Data Integrity Prinzipien sowie deine Erfahrungen in der Datenauswertung und Berichterstellung. Verwende konkrete Beispiele, um deine Fähigkeiten zu untermauern.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung abschickst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle erforderlichen Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei H. GLAESER Nachf. GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Branche
Informiere dich über die Pharma- und Gesundheitsbranche, insbesondere über aktuelle Trends und Herausforderungen. Zeige im Interview, dass du ein tiefes Verständnis für die Themen hast, die das Unternehmen betreffen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten als Data Scientist unter Beweis stellen. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Probleme gelöst hast.
✨Kenntnisse in Data Integrity
Da Kenntnisse in Data Integrity für die Position wichtig sind, solltest du dich mit den relevanten Prinzipien vertraut machen. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, die dein Wissen in diesem Bereich testen.
✨Englischkenntnisse betonen
Da gute Englischkenntnisse gefordert sind, sei bereit, auch auf Englisch zu kommunizieren. Übe eventuell einige technische Begriffe und Phrasen, die in deinem Fachgebiet relevant sind.
