Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Modernisierung von Datenplattformen und entwickle innovative Datenarchitekturen.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Gesundheitswesen mit Fokus auf moderne Technologien.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Aufstiegschancen und innovativen Technologien.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse im Gesundheitswesen und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: 10 Jahre Erfahrung in Datenengineering und Führungskompetenz in komplexen Umgebungen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Verantwortlichkeiten
- Leitung von Initiativen zur Modernisierung der Unternehmensdatenverarbeitung und Plattformen in klinischen, operativen, finanziellen und Forschungsumgebungen
- Definition von Architektur-Roadmaps, Governance-Standards und langfristigen Plattformstrategien
- Unterstützung von AI/ML-Implementierungen, Azure-Cloud-Initiativen und der Modernisierung der Unternehmensanalytik
- Überwachung skalierbarer Datenpipelines, Unternehmensintegrationen und cloudbasierter Analytik-Ökosysteme
- Bewertung und Implementierung moderner Technologien zur Verbesserung von Skalierbarkeit, Leistung und Betriebseffizienz
- Management von ETL/ELT-Pipelines und modernen Orchestrierungsframeworks
- Unterstützung von Unternehmensdatenlagern, -speichern und -analytikplattformen
- Zusammenarbeit mit Infrastruktur-, Sicherheits-, Analyse- und Anwendungsteams zu Integrationsstrategien für Unternehmen
- Sicherstellung der Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Sicherheit und Leistung der Plattformen in hybriden und Cloud-Umgebungen
- Partnerschaft mit klinischen, operativen und analytischen Stakeholdern zur Ausrichtung von Dateninitiativen an den organisatorischen Prioritäten
- Leitung von Datenmapping-, Governance- und Standardisierungsbemühungen im Gesundheitswesen
- Führung und Mentoring eines gemischten Teams von FTEs, Auftragnehmern und Beratern
Anforderungen
- 10 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung, Unternehmensdatenarchitektur oder Analytikplattformen
- 2 Jahre technische Führungserfahrung in komplexen Unternehmensumgebungen
- Erfahrung in der Gesundheitsbranche erforderlich
- Starke Erfahrung mit Azure-Cloud-Technologien und modernen Datenverarbeitungssystemen
- Erfahrung im Aufbau von unternehmensweiten Datenplattformen und Architektur-Roadmaps
- Erfahrung mit Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric, Spark, Kafka oder Airflow
- Starke Fähigkeiten im Stakeholder-Management und in der Kommunikation auf Führungsebene
- Erfahrung in großen, multi-entity Unternehmensumgebungen
Enterprise Data Engineering – Platform Manager Arbeitgeber: Jobtailor
Als Global Director B2B – Business Development bei uns profitieren Sie von einer dynamischen und innovativen Arbeitsumgebung, die auf Zusammenarbeit und Kreativität setzt. Wir bieten Ihnen nicht nur attraktive Vergütungsmodelle und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten, sondern auch die Chance, in einem internationalen Team zu arbeiten, das Vielfalt und persönliche Entwicklung fördert. Unsere Unternehmenskultur legt großen Wert auf Flexibilität und Work-Life-Balance, sodass Sie Ihre Karriereziele in einem unterstützenden Umfeld erreichen können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Enterprise Data Engineering – Platform Manager 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 Jobtailor 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 Enterprise Data Engineering – Platform Manager 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 Enterprise Data Engineering – Platform Manager bei Jobtailor gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobtailor 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 Jobtailor entscheidend sein!
