Auf einen Blick
- Aufgaben: Modellierung und Realisierung von BI-Lösungen mit Oracle Exadata und Microstrategy.
- Unternehmen: Arbeiten Sie an Software, die Leben rettet und über 73 Millionen gesetzlich Krankenversicherte unterstützt.
- Vorteile: Mitarbeiter profitieren von einem innovativen Arbeitsumfeld in Berlin.
- Weitere Informationen: Erfahrungen im Gesundheitswesen sind vorteilhaft.
- Warum dieser Job: Gestalten Sie ausfallsichere Software im Gesundheitswesen und optimieren Sie Datenmanagementprozesse.
- Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Wirtschafts-, Medizin- oder Technischer Informatik sowie gute SQL- und Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Berlin – Kennziffer: 1572
Aufgabe
- Mit Ihrer Expertise tragen Sie zu ausfallsicherer Software bei, die im Ernstfall Leben rettet und im reibungslosen Praxisbetrieb für mehr als 73 Millionen gesetzlich Krankenversicherte sorgt.
- Sie modellieren und realisieren Business Intelligence (BI)-Lösungen auf Basis von Oracle Exadata und Microstrategy.
- Sie planen und begleiten Updates, Installationen und Konfigurationen der BI-Software.
- Sie treiben Controls zur Steigerung der Datenqualität/-validität voran.
- Sie unterstützen bei der Planung und Umsetzung von Prozessoptimierungen im Bereich Datenmanagement.
- Sie stimmen Anforderungen im Rahmen der Datenanalyse mit den Fachabteilungen ab und beraten und begleiten diese fachlich in der Nutzung von Gesundheitsdaten.
- Sie setzen komplexe Datenanalysen um und treiben die Entwicklung von Dashboards und automatisierten Rückmeldeberichten eigenverantwortlich voran.
- Von Ihnen konzipierte Lösungen setzen Sie bis zum Rollout um.
Qualifikation
- Abgeschlossenes Studium, idealerweise in Wirtschafts-, Medizin- oder Technischer Informatik.
- Gutes Verständnis von DWH- und BI-Architekturen.
- Erfahrung im Umgang mit BI- und Datenbank-Technologien sowie gute SQL- und Python-Kenntnisse.
- Kenntnisse im Bereich Reporting und Datenvisualisierung.
- Gute Kenntnisse im Bereich Datenanalyse, Datenmodellierung und Datenintegration.
- Lösungsorientierte Denkweise, Kreativität und hohes analytisches Verständnis.
- Ausgeprägte Teamorientierung.
- Erfahrungen im Gesundheitswesen sind vorteilhaft.
- Sprachkenntnisse (CEFR-Niveau): Deutsch mindestens C1.
Data Engineer (w/m/d) Arbeitgeber: Kassenärztliche Bundesvereinigung (KBV)
Das Unternehmen bietet ein dynamisches Umfeld in Berlin, wo innovative Softwarelösungen für das Gesundheitswesen entwickelt werden. Mitarbeiter genießen ein kreatives Team, das sich auf die Verbesserung der Datenqualität konzentriert und über 73 Millionen gesetzlich Krankenversicherte unterstützt.
Kontaktdaten:
Kassenärztliche Bundesvereinigung (KBV) Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer (w/m/d) 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 Kassenärztliche Bundesvereinigung (KBV) 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 Data Engineer (w/m/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 Data Engineer (w/m/d) bei Kassenärztliche Bundesvereinigung (KBV) gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Kassenärztliche Bundesvereinigung (KBV) 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 Kassenärztliche Bundesvereinigung (KBV) entscheidend sein!
