Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle innovative Lösungen für die Chemiebranche.
- Unternehmen: Globale Führer in Informations- und Analytiklösungen mit einem Fokus auf Wissenschaft.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Gesundheitsleistungen und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Karrierechancen und einem unterstützenden Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Chemie mit KI-gestützten Technologien und arbeite an bedeutenden Projekten.
- Qualifikationen: Master/PhD in Biochemie oder verwandten Bereichen, Erfahrung mit SQL und Python/Java.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
Über Reaxys
Reaxys ist eine abonnementbasierte Chemie-Informationsplattform, die von Elsevier entwickelt wurde. Sie ermöglicht die strukturierte Suche und den Abruf von experimentell validierten Daten zu chemischen Substanzen, Reaktionen und Eigenschaften aus begutachteter Literatur und Patenten. Die Plattform unterstützt fortgeschrittene Struktur-, Reaktions- und eigenschaftsbasierte Suchen, einschließlich retrosynthetischer Analysen. Seit über 30 Jahren wird Reaxys in der pharmazeutischen, chemischen und akademischen Forschung genutzt, um datengestützte F&E-Entscheidungen zu beschleunigen.
Über Unser Team
Wir sind ein Team erfahrener Datenanalysten, das mehrere Lösungen im Bereich Life Sciences, einschließlich Reaxys, unterstützt. Unsere Arbeit findet an der Schnittstelle von wissenschaftlicher Fachkompetenz, fortgeschrittener Datenanalyse und der Einführung von KI-gestützten Technologien statt. Wir sind selbstmotiviert und engagiert für kontinuierliches Lernen und erkunden aktiv aufkommende Fähigkeiten, einschließlich KI- und GenAI-basierten Frameworks, um messbare, datengestützte Kundenwirkungen zu erzielen. In enger Partnerschaft mit Produkt- und Technologie-Teams analysieren wir Daten und übersetzen sie in umsetzbare Erkenntnisse, die unsere Lösungen und Entscheidungsprozesse stärken.
Über die Rolle
Sie werden zu Initiativen beitragen, die die chemische Intelligenz und die datengestützte Kundenwirkung durch Qualitätsbewertung der Reaxys-Suchmaschine verbessern. Ihre Arbeit wird sich darauf konzentrieren, chemische und regulatorische Datensätze zu bereichern, um die Suchrelevanz, Genauigkeit und analytischen Fähigkeiten zu verbessern. Sie werden eng mit Produktverantwortlichen und Technologiepartnern zusammenarbeiten und in einem agilen Umfeld kontinuierliche Verbesserungen und messbare Auswirkungen liefern.
Verantwortlichkeiten:
- Zusammenarbeit mit Teammitgliedern zur Generierung datengestützter Kundenwirkungs-Einblicke und Übersetzung komplexer Analysen in umsetzbare Empfehlungen für Stakeholder.
- Durchführung fortgeschrittener analytischer Arbeiten mit SQL und Python/Java (z.B. Trendanalyse, Anomalieerkennung, Segmentierung), um Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen.
- Entwicklung und Pflege wiederverwendbarer Analyse-Codes (Module, Notebooks, Automatisierungsjobs wie Jenkins oder GitHub Actions) mit Versionskontrolle, Qualitätstests und Dokumentation, um Skalierbarkeit und Wiederholbarkeit sicherzustellen.
- Beitrag zur kontinuierlichen Verbesserung von Datenanalyse-Frameworks und -Methoden, einschließlich GenAI-gesteuerter Bewertungsansätze.
- Mentoring und Überprüfung der Arbeiten von Kollegen (SQL-Logik, analytische Methodik, Validierungsansätze), um die Gesamtqualität und Konsistenz zu erhöhen.
Anforderungen:
- Akademischer Hintergrund (Master/PhD) in Biochemie, Bioinformatik, Computational Biology/Chemie oder verwandten Bereichen.
- Erfahrung in der Nutzung von Chemie- oder wissenschaftlichen Datenbanken (z.B. Reaxys oder ähnliche Plattformen) als Endbenutzer ist von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.
- Praktische Erfahrung im Umgang mit Datenbanken (z.B. PostgreSQL oder anderen relationalen/analytischen Datenbanksystemen).
- Erfahrung in der Nutzung von Cloud-Plattformen (z.B. AWS, Azure oder ähnlichen) für Datenverarbeitung, Analyse-Workflows und skalierbare Datenlösungen.
- Starke Datenanalyse- und Skriptfähigkeiten mit Python und/oder Java.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Mitwirkung an oder Validierung von KI/GenAI-basierten Testframeworks und analytischen Workflows.
- Kollaborative Denkweise mit proaktivem Ansatz zum Wissensaustausch und interdisziplinärer Teamarbeit.
Arbeiten Sie auf eine Weise, die für Sie funktioniert
Wir fördern eine gesunde Work-Life-Balance in der gesamten Organisation. Wir bieten unseren Mitarbeitern eine attraktive Arbeitsmöglichkeit. Mit zahlreichen Wohlfühlinitiativen, gemeinsamem Elternurlaub, Studienhilfe und Sabbaticals helfen wir Ihnen, Ihre unmittelbaren Verpflichtungen und langfristigen Ziele zu erreichen.
Über das Unternehmen
Ein globaler Marktführer in Informationen und Analytik, wir helfen Forschern und Gesundheitsfachleuten, die Wissenschaft voranzutreiben und die Gesundheitsergebnisse zum Wohle der Gesellschaft zu verbessern. Auf der Grundlage unseres Verlags-Erbes kombinieren wir qualitativ hochwertige Informationen und umfangreiche Datensätze mit Analytik, um visionäre Wissenschaft und Forschung, Gesundheitsbildung und interaktives Lernen sowie außergewöhnliche Gesundheitsversorgung und klinische Praxis zu unterstützen. Was Sie jeden Tag tun, wird dazu beitragen, Wissenschaft und Gesundheitsversorgung voranzutreiben, um den menschlichen Fortschritt zu fördern.
Senior Data Analyst I (m/f/d) Arbeitgeber: LexisNexis Risk Solutions
RX Deutschland ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir als Event Manager (m/w/d) die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und internationalen Umfeld zu arbeiten. Du profitierst von einem hybriden Arbeitsmodell in Düsseldorf, einer offenen Unternehmenskultur und der Chance, an der Weiterentwicklung führender B2B-Formate mitzuwirken. Zudem erwarten dich vielfältige Gestaltungsmöglichkeiten sowie enge Zusammenarbeit mit engagierten Teams und starken Partnern, die deine berufliche Entwicklung unterstützen.
Kontaktdaten:
LexisNexis Risk Solutions Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Analyst I (m/f/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 LexisNexis Risk Solutions 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 Senior Data Analyst I (m/f/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 Senior Data Analyst I (m/f/d) bei LexisNexis Risk Solutions gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei LexisNexis Risk Solutions 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 LexisNexis Risk Solutions entscheidend sein!
