Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Vision für innovative Datenprodukte und transformiere die biomedizinische Forschung.
- Unternehmen: Novartis, ein führendes Unternehmen im Gesundheitswesen mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitsmodelle und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen in einem inklusiven Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Daten und ermögliche wissenschaftliche Durchbrüche.
- Qualifikationen: Über 10 Jahre Erfahrung in Software Engineering und Führung von Ingenieurteams.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Standort: Basel, Schweiz. Diese Rolle basiert in Basel, Schweiz. Novartis kann keine Umzugshilfe anbieten: Bitte bewerben Sie sich nur, wenn der Standort zugänglich ist.
Bereit, die Art und Weise zu gestalten, wie Daten wissenschaftliche Durchbrüche vorantreiben? Sie werden die Vision und Evolution einer modernen Data Product Factory leiten – und transformieren, wie skalierbare, für künstliche Intelligenz bereitgestellte Datenprodukte in der biomedizinischen Forschung erstellt, geliefert und konsumiert werden. Dies ist eine hochwirksame Führungsrolle, in der Sie tiefes technisches Fachwissen mit strategischem Denken kombinieren, um die Datenverarbeitung zu industrialisieren, Innovationen durch Automatisierung und künstliche Intelligenz zu beschleunigen und eine wirklich datenzentrierte Organisation zu ermöglichen.
Sie werden an der Spitze moderner Ingenieurepraktiken arbeiten, messbare Ergebnisse erzielen und Teams befähigen, zuverlässige, hochwertige Datenprodukte in großem Maßstab zu erstellen.
Hauptverantwortlichkeiten- Definieren und Ausführen der Vision, Roadmap und Betriebsmodelle für die Data Product Factory
- Leitung der Industrialisierung von skalierbarem, produktionsfähigem Datenproduktengineering in den Bereichen der biomedizinischen Forschung
- Förderung der Einführung standardisierter Ingenieurmuster, wiederverwendbarer Blaupausen und vertragsorientierter Entwurfsprinzipien
- Sicherstellen, dass alle Datenprodukte für künstliche Intelligenz bereit sind mit standardisierten Schnittstellen, Metadaten und kontrollierten Zugriffsmechanismen
- Leitung der Modernisierung von Ingenieurpraktiken unter Verwendung von Automatisierungs- und KI-nativen Ansätzen
- Überwachung des gesamten Lebenszyklus von Datenprodukten, einschließlich Erstellung, Zertifizierung, Bereitstellung und Stilllegung
- Einrichtung und Skalierung von kontinuierlicher Integration, kontinuierlicher Bereitstellung sowie Entwicklungs- und Betriebskapazitäten über Plattformen hinweg
- Einbettung von Governance, Sicherheit, Herkunft und Richtlinien als Code in Ingenieurarbeitsabläufe von Anfang an
- Aufbau und Leitung leistungsstarker Ingenieurteams, Förderung technischer Exzellenz und Wachstum der organisatorischen Fähigkeiten
- Partnerschaft mit Fach- und Plattformleitern zur Abstimmung der Geschäftsprioritäten mit den Ergebnissen der Ingenieurauslieferung
- Über 10 Jahre Erfahrung in Softwareengineering, Plattformarchitektur oder Unternehmensdateninfrastruktur
- Nachweisliche Erfolge beim Aufbau und der Skalierung von Unternehmensdatenplattformen oder produktisierten Datensystemen
- Starke Erfahrung in der Leitung von Ingenieurteams innerhalb komplexer, matrixartiger Organisationsumgebungen
- Tiefes Fachwissen in kontinuierlicher Integration, kontinuierlicher Bereitstellung und automatisierten Testpraktiken in Produktionsumgebungen
- Nachgewiesene Erfahrung in der Einbettung von Governance, Zugriffskontrolle, Herkunft und Compliance in Ingenieurarbeitsabläufe
- Erfahrung in der Ermöglichung von KI-Anwendungsfällen durch gut gestaltete Datenprodukte, Schnittstellen und Metadatenrahmen
- Starke Fähigkeit, Automatisierung und künstliche Intelligenz zur Verbesserung der Ingenieureffizienz und betrieblichen Effizienz anzuwenden
- Exzellente Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten mit nachgewiesener Erfahrung in der Beeinflussung der Führungsebene
- Erfahrung im Entwurf agentenkompatibler Schnittstellen, Metadatenrahmen und abrufunterstützter Datenzugriffsmuster
- Nachweislicher Erfolg bei der Mentoring multidisziplinärer Ingenieurteams in den Bereichen Plattform, Daten, Qualität und künstliche Intelligenz
Novartis setzt sich für den Aufbau eines herausragenden, integrativen Arbeitsumfelds und vielfältiger Teams ein, die die Patienten und Gemeinschaften, denen wir dienen, repräsentieren.
Gewünschte Fähigkeiten- Klinische Studien
- Datenarchitekturentwicklung
- Daten-Governance
- Datenintegration
- Datenmanagement
- Datenprodukte
- Datenqualität
- Datenwissenschaft
- Datenstrategie
- Arzneimittelentwicklung
- Globale Projektleitung
- Betrieb
- Personalmanagement
Head of Data Engineering & Factory Arbeitgeber: Healthcare Businesswomen’s Association
Novartis ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung in Basel, Schweiz, bietet. Als Head of Data Engineering & Factory haben Sie die Möglichkeit, an vorderster Front der Dateninnovation zu arbeiten und Ihre Karriere durch kontinuierliche Weiterbildung und Entwicklungsmöglichkeiten voranzutreiben. Das Unternehmen fördert eine Kultur der Zusammenarbeit und des Wissensaustauschs, während es gleichzeitig auf die Schaffung von hochwertigen, KI-fähigen Datenprodukten abzielt, die einen echten Einfluss auf die biomedizinische Forschung haben.
Kontaktdaten:
Healthcare Businesswomen’s Association Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Head of Data Engineering & Factory erhalten könnten
✨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 Healthcare Businesswomen’s Association 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 Head of Data Engineering & Factory 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 Head of Data Engineering & Factory bei Healthcare Businesswomen’s Association gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Healthcare Businesswomen’s Association 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 Healthcare Businesswomen’s Association entscheidend sein!
