Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Daten-Governance und Anonymisierung für innovative medizinische Forschung.
- Unternehmen: Novartis, führendes Unternehmen in der pharmazeutischen Industrie mit einem Fokus auf Daten und KI.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, wettbewerbsfähiges Gehalt und ein inklusives Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Engagiertes Team mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Diversität.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Medizin durch hochwertige Daten und innovative Technologien.
- Qualifikationen: 15+ Jahre Erfahrung in Daten-Governance und ein fortgeschrittener Abschluss in einem quantitativen Fachgebiet.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 100000 - 130000 € pro Jahr.
Standort: Basel, Schweiz
Über die Rolle
Data42 ist die Unternehmensdaten- und KI-Plattform von Novartis, die klinische, Forschungs- und reale Daten zusammenführt, um fortschrittliche Analysen zu ermöglichen und die Entdeckung und Entwicklung innovativer Medikamente zu beschleunigen. Als Teil des Data42-Führungsteams wird der Leiter der Datenverwaltung, Anonymisierung und Qualität Rahmenwerke, Standards und Kontrollen für die Datenverwaltung etablieren und durchsetzen, um die Datenintegrität, die Einhaltung von Vorschriften und die Bereitstellung hochwertiger, vertrauenswürdiger Informationen im gesamten Unternehmen sicherzustellen. Darüber hinaus ist die Rolle verantwortlich für die Anonymisierung von Patientendaten, um sekundäre Forschungszwecke zu ermöglichen und gleichzeitig Datenschutz- und Compliance-Anforderungen zu wahren.
Wesentliche Verantwortlichkeiten
- Definition und Implementierung von Richtlinien und Standards für die Datenverwaltung, um Konsistenz, Integrität und Compliance im gesamten Unternehmen sicherzustellen.
- Partnerschaft mit dem Leiter der Daten und Plattform, um Prinzipien der Datenverwaltung in technologische Lösungen einzubetten.
- Leitung der Anonymisierung von Novartis-Patientendaten zur Ermöglichung einer konformen Nutzung für sekundäre Forschungszwecke.
- Enge Zusammenarbeit mit dem Leiter der Daten bei Aktivitäten des Enterprise Data Management (EDM).
- Unterstützung der Umsetzung der BR-Datenstrategie durch Sicherstellung der Übereinstimmung mit geschäftlichen und datenverwaltungsbezogenen Anforderungen.
- Überwachung und kontinuierliche Verbesserung der Praktiken zur Datenverwaltung und Datenqualität.
- Sicherstellung der fortlaufenden Auditbereitschaft durch Aufrechterhaltung robuster Kontrollen, Dokumentationen und Compliance-Prozesse.
- Funktion als stellvertretender Enterprise Data Officer (EDO) und Bereitstellung von Führung, Anleitung und Kontinuität in den Aktivitäten der Datenverwaltung und -aufsicht.
Erforderliche Qualifikationen
- 15+ Jahre Erfahrung in der Datenverwaltung oder einem verwandten Bereich, mit starkem Interesse an Governance und Anwendung von KI.
- PhD oder MSc in Statistik, Bioinformatik, Informatik, Biostatistik oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
- Erfahrung in der Arzneimittelentdeckung und/oder Lebenswissenschaften, mit Verständnis für datengestützte Forschungsumgebungen und Vertrautheit mit klinischen Daten und realen Daten.
- Solides Verständnis und praktische Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) im geschäftlichen und wissenschaftlichen Kontext.
- Nachgewiesene Fähigkeit, in schnelllebigen Umgebungen erfolgreich zu sein, mit starkem Fokus auf Ausführung und Ergebnissen.
- Demonstrierte Fähigkeit, effektiv über organisatorische Grenzen hinweg zu führen und zusammenzuarbeiten.
Verpflichtung zu Vielfalt und Inklusion
Wir setzen uns dafür ein, ein herausragendes, integratives Arbeitsumfeld und vielfältige Teams aufzubauen, die die Patienten und Gemeinschaften repräsentieren, denen wir dienen.
Fähigkeiten
- Klinische Studien
- Datenarchitektur
- Datenverwaltung
- Datenintegration
- Datenmanagement
- Datenprodukte
- Datenqualität
- Datenwissenschaft
- Datenstrategie
- Arzneimittelentwicklung
- Globale Projektleitung
- Betrieb
- Personalmanagement
Head of Data Governance, Anonymization and Quality Arbeitgeber: Healthcare Businesswomen’s Association
Data42, als Teil von Novartis, bietet eine herausragende Arbeitsumgebung in Basel, die Innovation und Zusammenarbeit fördert. Mit einem starken Fokus auf Vielfalt und Inklusion sowie umfangreichen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung, ermöglicht das Unternehmen seinen Mitarbeitern, in einem dynamischen Umfeld zu wachsen und bedeutende Beiträge zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung zu leisten. Die hybride Arbeitsweise unterstützt eine ausgewogene Work-Life-Balance und schafft ein positives Arbeitsklima.
Kontaktdaten:
Healthcare Businesswomen’s Association Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Head of Data Governance, Anonymization and Quality 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 Governance, Anonymization and Quality 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 Governance, Anonymization and Quality 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!
