Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe automatisierte Datenpipelines für die Pharmaindustrie.
- Unternehmen: Lonza, ein globales Unternehmen mit Fokus auf Innovation und Zusammenarbeit.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und zahlreiche Freizeitangebote.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit großartigen Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Medizin durch innovative Datenlösungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Entwicklung von Datenpipelines und starke SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Relocation assistance is available for eligible candidates and their families, if needed
Within the Process Analytics & Data Intelligence (PADI) team, embedded directly in Operations, we build production-ready data infrastructure that connects process, execution, and development data into a coherent and trusted foundation used daily by MSAT, Process Development, Operations, and global data teams.
We are looking for a Data Engineer - Process Analytics & Data Intelligence in Visp to design, build, and operate this data foundation and support reliable, scalable use of operational data across teams
This is a fully site-based role.
Working together in person supports close, real-time collaboration and the technical precision needed to manufacture medicines to the highest quality and safety standards.
What you'll get
- An agile career and dynamic working culture.
- An inclusive and ethical workplace.
- Compensation programs that recognize high performance.
- In addition to a competitive salary, you can expect numerous lifestyle, family, and leisure benefits.
Our full list of tailored local benefits in Visp can be found on 9cd58bc563c44174b5a4f5fedd
What You Will Do
- Design, build, and operate automated data pipelines integrating distributed file-based data stores and raw operational system databases, including historians (PI), MES, ELN and instrument data, into a coherent, end-to-end operational data foundation.
- Replace manual, file-based data handling with governed, versioned and traceable data flows that stand up to daily operational use.
- Implement and enforce data quality checks, validation rules and monitoring to ensure data reliability at scale in an operational environment.
- Deliver analytics-ready datasets (clean schemas, consistent semantics, time-aligned data) to downstream BI, advanced analytics and modeling layers supporting operational decision-making.
- Work closely with MSAT, Process Development, Automation, QA, IT and global data teams to align data models, definitions and integration patterns across the organization.
- Continuously improve pipeline performance, robustness and maintainability in line with operational priorities.
What we are looking for
- Proven experience building, operating, and optimizing production-grade data pipelines in manufacturing, industrial, or operational environments.
- Strong SQL expertise with the ability to design efficient data models and optimize queries for high-volume operational workloads.
- Hands-on experience with ETL/ELT pipeline development and integration of process, execution, and operational data sources.
- Practical knowledge of OT systems, including MES, PI Historian, instrument data, or similar industrial data platforms.
- Solid understanding of data quality, lineage, traceability, governance, and compliance, ideally within Gx P-regulated environments.
- Experience with Azure data services, including Azure Data Factory, Azure Data Lake/Blob Storage, Git-based version control, and cloud-native data architectures.
- Background in biopharma, life sciences, manufacturing, or operations data, with the ability to translate complex operational processes into scalable data solutions.
About Lonza
At Lonza, our people are our greatest strength.
With 30+ sites across five continents, our globally connected teams work together every day to manufacture the medicines of tomorrow.
Our core values of Collaboration, Accountability, Excellence, Passion and Integrity reflect who we are and how we work together.
Everyone's ideas, big or small, have the potential to improve millions of lives, and that's the kind of work we want you to be part of.
Innovation thrives when people from all backgrounds bring their unique perspectives to the table.
At Lonza, we value diversity and are committed to creating an inclusive environment for all employees.
If you're ready to help turn our customers' breakthrough ideas into viable therapies, we look forward to welcoming you on board.
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Data Engineer – Process Analytics & Data Intelligence 80-100% (m/f/d) Arbeitgeber: Lonza
Als Arbeitgeber in Visp, Schweiz, bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten, das Innovation und Teamarbeit fördert. Unsere Unternehmenskultur legt großen Wert auf persönliche Entwicklung und Weiterbildung, sodass Sie Ihre Fähigkeiten als Data Engineer kontinuierlich erweitern können. Darüber hinaus profitieren Sie von attraktiven Zusatzleistungen und der Unterstützung bei einem möglichen Umzug, um sicherzustellen, dass Sie sich schnell in Ihrer neuen Umgebung wohlfühlen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer – Process Analytics & Data Intelligence 80-100% (m/f/d) 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 Data Engineer – Process Analytics & Data Intelligence 80-100% (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 Data Engineer – Process Analytics & Data Intelligence 80-100% (m/f/d) 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!
