Associate Director, Applied Data Science & Modelling

Associate Director, Applied Data Science & Modelling

Vollzeit Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite die Anwendung von KI/ML und Datenwissenschaft zur Lösung wissenschaftlicher Herausforderungen.
  • Unternehmen: Lonza, ein innovatives Unternehmen mit globaler Reichweite und inklusiver Kultur.
  • Vorteile: Agile Karriere, dynamische Arbeitskultur und umfassende Vergütungsprogramme.
  • Weitere Informationen: Mentoring-Möglichkeiten und hervorragende Karrierewachstumschancen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der fortschrittlichen Synthese durch digitale Innovation und Zusammenarbeit.
  • Qualifikationen: PhD in relevanten Disziplinen und Erfahrung in Datenwissenschaft und KI/ML.

Der tatsächliche Standort dieser Stelle ist in Visp, Schweiz. Umzugsunterstützung ist für berechtigte Kandidaten und deren Familien verfügbar, falls erforderlich. Treten Sie Lonza bei und helfen Sie, die Zukunft der fortschrittlichen Synthese durch KI, maschinelles Lernen und Datenwissenschaft zu gestalten. Diese strategische Rolle kombiniert wissenschaftliche Expertise, fortschrittliche Analytik und digitale Innovation, um Forschung zu beschleunigen, die Entscheidungsfindung zu verbessern und geschäftliche Auswirkungen in der gesamten Organisation zu erzielen. Diese Position erfordert eine Büropräsenz. Die Zusammenarbeit vor Ort unterstützt enge, zeitnahe Kooperation und Teamabstimmung, sodass wir unsere beste Arbeit leisten können. Sie werden hauptsächlich im Büro arbeiten, mit der Flexibilität, 20 % Ihrer Zeit (einen Tag pro Woche) remote zu arbeiten.

Was Sie erhalten:

  • Eine agile Karriere und eine dynamische Arbeitskultur.
  • Ein inklusiver und ethischer Arbeitsplatz.
  • Vergütungsprogramme, die hohe Leistungen anerkennen.
  • Die Möglichkeit, KI/ML- und Datenwissenschaftskapazitäten innerhalb einer globalen Organisation zu gestalten und auszubauen.
  • Führungsmöglichkeiten durch Mentoring, Kompetenzaufbau und strategischen Einfluss.
  • Eine Vielzahl von Vorteilen, abhängig von Rolle und Standort (Visp, Basel oder Oss).

Die vollständige Liste unserer globalen Vorteile finden Sie hier: https://www.lonza.com/careers/benefits

Was Sie tun werden:

  • Leiten Sie die Anwendung von KI/ML, fortschrittlicher Analytik und Datenwissenschaftslösungen zur Bewältigung von wertvollen wissenschaftlichen und betrieblichen Herausforderungen.
  • Arbeiten Sie mit R&D-Wissenschaftlern und Stakeholdern der fortschrittlichen Synthese zusammen, um komplexe Geschäftsbedürfnisse in skalierbare digitale Lösungen zu übersetzen.
  • Entwerfen und implementieren Sie prädiktive Modelle, Optimierungstools und Entscheidungshilfesysteme, die wissenschaftliche Ergebnisse und betriebliche Effizienz verbessern.
  • Zusammenarbeit mit Datenengineering-, Digital- und technischen Teams, um robuste End-to-End-Lösungen von der Konzeption bis zur Bereitstellung zu liefern.
  • Fördern Sie Innovationen, indem Sie aufkommende KI/ML-Methoden, Technologien und Best Practices bewerten und einführen.
  • Beeinflussen Sie strategische Prioritäten und etablieren Sie skalierbare Standards, Rahmenbedingungen und Arbeitsweisen in den Initiativen der Datenwissenschaft und Modellierung.
  • Mentorieren Sie Kollegen und tragen Sie zum Wachstum digitaler Fähigkeiten und zur zukünftigen Teamentwicklung bei.

Was wir suchen:

  • PhD in Datenwissenschaft, Informatik, KI/ML, Chemie, Chemieingenieurwesen, Biokonjugation oder einem verwandten wissenschaftlichen Fachgebiet oder gleichwertige Erfahrung.
  • Solide Branchenerfahrung in Datenwissenschaft, KI/ML, computergestützten Wissenschaften, Cheminformatik, Bioinformatik oder verwandten Bereichen innerhalb von Pharma, Biotech, CDMO oder ähnlichen Umgebungen.
  • Fortgeschrittene Expertise in maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz und Datenwissenschaft mit nachweislicher Erfolgsbilanz bei der Erzielung geschäftlicher Auswirkungen.
  • Starke Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit Frameworks für maschinelles Lernen wie PyTorch, TensorFlow oder Scikit-learn.
  • Erfahrung in der Entwicklung von End-to-End-Datenwissenschaftslösungen von der Exploration und Modellierung bis hin zur Bereitstellung und Akzeptanz.
  • Ausgezeichnete Fähigkeiten im Stakeholder-Management und in der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit mit der Fähigkeit, Führungskräfte zu beeinflussen.
  • Erfahrung in Biokonjugation, MLOps, digitaler Transformation oder Optimierung wissenschaftlicher Arbeitsabläufe ist sehr wünschenswert.

Über Lonza

Bei Lonza sind unsere Mitarbeiter unsere größte Stärke. Mit über 30 Standorten auf fünf Kontinenten arbeiten unsere global vernetzten Teams jeden Tag zusammen, um die Medikamente von morgen herzustellen. Unsere Kernwerte Zusammenarbeit, Verantwortung, Exzellenz, Leidenschaft und Integrität spiegeln wider, wer wir sind und wie wir zusammenarbeiten. Die Ideen aller, groß oder klein, haben das Potenzial, Millionen von Leben zu verbessern, und genau an dieser Art von Arbeit möchten wir, dass Sie teilhaben. Innovation gedeiht, wenn Menschen aus allen Hintergründen ihre einzigartigen Perspektiven einbringen. Bei Lonza schätzen wir Vielfalt und setzen uns dafür ein, ein inklusives Umfeld für alle Mitarbeiter zu schaffen. Wenn Sie bereit sind, unseren Kunden zu helfen, bahnbrechende Ideen in tragfähige Therapien umzusetzen, freuen wir uns darauf, Sie an Bord zu begrüßen.

Associate Director, Applied Data Science & Modelling Arbeitgeber: Lonza

Lonza ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische Arbeitskultur und flexible Arbeitsmöglichkeiten bietet, um die besten Talente zu fördern. Mit einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung und Teamarbeit ermöglicht Lonza seinen Mitarbeitern, ihre Karriere in einem bedeutenden Bereich wie der internen Revision voranzutreiben, während sie gleichzeitig zur Verbesserung von Millionen von Leben beitragen. Die enge Zusammenarbeit vor Ort fördert nicht nur den Austausch von Ideen, sondern auch die technische Präzision, die für die Herstellung von Arzneimitteln erforderlich ist.

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Kontaktdaten:

Lonza Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Associate Director, Applied Data Science & Modelling 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 Lonza 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 Associate Director, Applied Data Science & Modelling mit Bravour zu bestehen

AI/ML
Advanced Analytics
Data Science
Predictive Modelling
Optimization Tools
Decision-Support Systeme
Python

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 Associate Director, Applied Data Science & Modelling bei Lonza gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Lonza 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 Lonza entscheidend sein!