Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle fortschrittliche Analytikmodelle und baue Dashboards zur Prozessüberwachung.
- Unternehmen: Lonza, ein globaler Marktführer in den Lebenswissenschaften.
- Vorteile: Umzugsunterstützung, wettbewerbsfähiges Gehalt und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Biopharma-Industrie mit datengetriebenen Entscheidungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenwissenschaft und fortgeschrittener Analytik erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Heute ist Lonza ein globaler Marktführer in den Lebenswissenschaften, der auf fünf Kontinenten tätig ist. Der tatsächliche Standort dieser Stelle befindet sich in Visp, Schweiz, und Umzugsunterstützung ist für berechtigte Kandidaten und deren Familien verfügbar.
Verantwortlichkeiten
- Entwicklung und Pflege fortschrittlicher Analysemodelle für den Betrieb, einschließlich multivariater Datenanalyse (MVDA), statistischer Modelle und prädiktiver Ansätze.
- Erstellung von operativen Dashboards und analytischen Ansichten, die die Prozessleistung, Variabilität und Risiken klar kommunizieren.
- Analyse von Prozess-Trends, Engpässen und Leistungsfaktoren über Einheiten, Chargen und Kampagnen hinweg.
- Anwendung statistischer und datentechnischer Techniken zur Identifizierung von Ursachen, Mustern und Verbesserungschancen.
- Übersetzung analytischer Erkenntnisse in klare, umsetzbare Empfehlungen, die von MSAT, Prozessentwicklung und Betriebsteams angewendet werden können.
- Enge Zusammenarbeit mit Datenengineering, MSAT, Prozessentwicklung und globalen Datenteams, um sicherzustellen, dass Analysen auf konsistenten, vertrauenswürdigen und gut kontextualisierten Daten basieren.
- Kontinuierliche Verbesserung der Analyseprodukte basierend auf betrieblichem Feedback und sich entwickelnden Bedürfnissen.
Qualifikationen
- Sie denken in Bezug auf Prozessverhalten, Variabilität und Ursache-Wirkungs-Beziehungen, nicht nur in Modellen.
- Sie sind in der Lage, zwischen Daten, Prozessverständnis und operativer Entscheidungsfindung zu wechseln.
- Sie kommunizieren komplexe Analysen klar und konzentrieren sich darauf, was Handlungen antreibt.
- Sie übernehmen Verantwortung von der Analyse bis zur Empfehlung und stoppen nicht nur bei der Einsicht.
- Sie sind in der Lage, in operativen und regulierten Umgebungen zu arbeiten.
- Erfahrung in Datenwissenschaft, fortschrittlicher Analyse oder Prozessanalyse, die auf operative Daten angewendet wird.
- Starke praktische Erfahrung in MVDA, statistischer Analyse, Trendanalyse und prädiktivem Modellieren.
- Praktische Erfahrung mit Tools wie SIMCA, Seeq, Statistica und Python (oder gleichwertigen Analyseumgebungen).
- Erfahrung in der Erstellung von Dashboards und analytischen Werkzeugen, die im täglichen Betrieb verwendet werden.
- Fähigkeit, mit Zeitreihen und kontextualisierten Prozessdaten zu arbeiten.
- Solides Verständnis von Prozessentwicklung, Fertigung oder operativen Arbeitsabläufen.
- Erfahrung in der Biopharma-, Fertigungs- oder anderen regulierten Umgebungen wird stark bevorzugt.
- Bevorzugte Ausbildung: Abschluss in Ingenieurwesen, Statistik, Datenwissenschaft oder einem verwandten technischen Bereich. Entsprechende operative Analyseerfahrung wird ebenfalls berücksichtigt.
Lonza ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Alle qualifizierten Bewerber erhalten unabhängig von Rasse, Religion, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Alter, Status als qualifizierte Person mit Behinderung, geschütztem Veteranenstatus oder einer anderen durch das Gesetz geschützten Eigenschaft Berücksichtigung für eine Anstellung.
Data Scientist - Process Analytics & Data Intelligence Expert Arbeitgeber: Lonza Group Ltd.
Lonza ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Visp, Schweiz, eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und kontinuierlichem Lernen fördert das Unternehmen eine Kultur der Zusammenarbeit und Innovation, die es den Angestellten ermöglicht, ihre Fähigkeiten in der Datenwissenschaft und Prozessanalyse weiterzuentwickeln. Zudem profitieren die Mitarbeiter von attraktiven Umzugsangeboten und einer vielfältigen, internationalen Gemeinschaft, die den Austausch von Ideen und Best Practices fördert.
