Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite innovative Datenprojekte und forme die technische Architektur für unsere Analytics-Plattform.
- Unternehmen: Lilly, ein führendes Unternehmen in der Pharmaindustrie mit globaler Reichweite.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit hervorragenden Karrierechancen und internationalem Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitsversorgung und mache einen echten Unterschied für Patienten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenarchitektur und Führung von technischen Teams erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 99000 € pro Jahr.
Bei Lilly ist die Arbeit anspruchsvoll, denn Patienten warten. Wir vereinen Fürsorge mit Entdeckung, um das Leben der Menschen weltweit zu verbessern, in dem Wissen, dass jede Entscheidung, jedes Detail und jeder Tag zählt. Unser Hauptsitz befindet sich in Indianapolis, Indiana, und unsere über 50.000 Mitarbeiter weltweit stellen sich komplexen Herausforderungen, um lebensverändernde Medikamente zu entdecken und bereitzustellen, das Verständnis und Management von Gesundheit zu stärken und die Gemeinschaften, denen wir dienen, zu unterstützen. Diese Arbeit ist hart, dringend und selbstlos – aber es ist eine lohnenswerte Aufgabe. Wenn Sie von einem Zweck angetrieben werden und bereit sind, Ihr Bestes für eine Arbeit zu geben, die für Patienten wirklich wichtig ist, laden wir Sie ein, sich uns anzuschließen.
Stelleninhalte:
- Zweck: Mit seiner starken Pipeline hat Lilly die Ambition, das Leben von mehr als 150 Millionen Menschen weltweit positiv zu beeinflussen. Wir möchten unsere Medikamente so schnell wie möglich zu den Patienten bringen. Ein entscheidender Faktor ist die Fähigkeit, HCP/TL-zentrierte, zeitnahe, datengestützte Entscheidungen zu treffen.
- Rollenübersicht: Das ASG Data & Analytics-Programm baut eine zentrale Datenplattform auf dem Enterprise Data Backbone (AWS) und Microsoft Fabric auf, die Analyseprodukte für die Tochtergesellschaften in Österreich, der Schweiz und Deutschland unterstützt.
- Hauptverantwortlichkeiten:
- Architektur & Lösungsdesign: Verantwortung für die End-to-End-Datenarchitektur über AWS/EDB und Microsoft Fabric.
- Technische Führung: Als primärer technischer Entscheidungsträger für das Programm fungieren und technische Richtung für ein verteiltes Team von Dateningenieuren und Analysten vorgeben.
- Stakeholder-Kommunikation & bereichsübergreifende Abstimmung: Technischer Ansprechpartner zwischen Business, BI&A, Tech@Lilly und globalen Plattformteams sein.
- Erforderliche Fähigkeiten & Erfahrungen: Nachgewiesene Erfahrung als Datenarchitekt oder technischer Leiter auf Unternehmensdatenplattformen.
- Bevorzugte Fähigkeiten & Erfahrungen: Erfahrung im Bereich pharmazeutische/life sciences kommerzielle Daten.
Lilly setzt sich dafür ein, Menschen mit Behinderungen aktiv in die Arbeitswelt einzubeziehen und Chancengleichheit bei der Bewerbung um Stellen zu gewährleisten.
Technical Lead - ASG Data Lab Arbeitgeber: Lilly Deutschland
Lilly ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an bedeutenden Projekten im Gesundheitswesen zu arbeiten und dabei einen echten Unterschied im Leben von Patienten zu machen. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit, kontinuierliche Verbesserung und persönliche Entwicklung fördert Lilly eine inklusive und unterstützende Arbeitskultur in Indianapolis, Indiana, wo Mitarbeiter nicht nur ihre beruflichen Fähigkeiten erweitern, sondern auch aktiv zur Gemeinschaft beitragen können. Die Möglichkeit, an innovativen Projekten mit einem globalen Einfluss zu arbeiten, macht Lilly zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle, die eine sinnvolle Karriere anstreben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Technical Lead - ASG Data Lab erhalten könntest
✨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 Lilly Deutschland 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 Technical Lead - ASG Data Lab 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 Technical Lead - ASG Data Lab bei Lilly Deutschland gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Lilly Deutschland 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 Lilly Deutschland entscheidend sein!
