Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue die Datenbasis für unsere Gesundheitsplattform und transformiere Patientendaten in wertvolle Erkenntnisse.
- Unternehmen: Mama Health, ein innovatives Unternehmen im Gesundheitswesen mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Weiterbildungsmöglichkeiten, Fitnessstudio-Mitgliedschaften und regelmäßige Teamevents.
- Weitere Informationen: Arbeiten in einem schnelllebigen Startup-Umfeld mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Gesundheitswesens und verbessere das Leben von Patienten durch datenbasierte Entscheidungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Engineering, starke Programmierkenntnisse in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Ihre Mission: Als Senior Data Engineer spielen Sie eine Schlüsselrolle beim Aufbau des Datenrückgrats der Real-World-Evidence-Plattform von mama health. Wir nutzen Datenanalyse, um die Erfahrungen chronischer Patienten systematisch zu erfassen. Forscher, Pharmaunternehmen und Regierungen können oft nicht zuverlässig beobachten, was mit Patienten auf ihrem tatsächlichen Pflegeweg geschieht. Wir überbrücken diese Lücke, indem wir patientengenerierte Daten in strukturierte, qualitativ hochwertige Beweise umwandeln, die die Entscheidungsfindung verbessern und letztendlich die Ergebnisse für Patienten optimieren.
In dieser Rolle arbeiten Sie praktisch mit Daten aus mehreren Quellen und Formaten, einschließlich Ereignisdaten, Betriebssystemen, Partnerdatensätzen und unstrukturierten Eingaben wie Freitext. Sie helfen dabei, diese Rohdaten in zuverlässige, analytikbereite Datensätze umzuwandeln, die die Analyse der Patientenreise, Produktmerkmale und Berichterstattung für Pharma-Partner unterstützen. Dazu gehört der Aufbau und die Wartung von Pipelines, die Definition konsistenter Datenmodelle und die Ermöglichung eines schnellen und vertrauenswürdigen Zugriffs auf Daten für Analytik-, Produkt- und KI-Teams.
Sie tragen auch zur operativen Exzellenz unseres Datenökosystems bei: Implementierung von Überwachungs- und Qualitätsprüfungen, Verbesserung der Zuverlässigkeit und Leistung von Pipelines und Unterstützung bei der Weiterentwicklung der Plattform, während unser Produkt- und Datenvolumen wächst. In enger Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Stakeholdern (Produkt, KI, Datenwissenschaft und Gesundheitsexperten) übersetzen Sie reale Bedürfnisse in pragmatische Datenlösungen und balancieren Geschwindigkeit und Iteration mit hohen Anforderungen an Datenschutz, Sicherheit und Korrektheit im sensiblen Gesundheitskontext.
Ihr Profil: Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Data Engineering, Data Science oder einem verwandten Bereich. 3+ Jahre (oder gleichwertige) Erfahrung in einer Datenengineering-/Analytik-Engineering-/Backend-orientierten Datenrolle. Starke Programmierkenntnisse in Python und solide SQL-Kenntnisse (Joins, Fensterfunktionen, Leistungsgrundlagen). Solides Verständnis von ETL/ELT-Konzepten und Erfahrung im Aufbau oder in der Wartung von Datenpipelines (Batch und/oder Streaming). Erfahrung mit relationalen Datenbanken (z.B. PostgreSQL/MySQL) und Vertrautheit mit analytischen Speichern (z.B. BigQuery/Snowflake/Redshift) ist von Vorteil. Vertrautheit mit Orchestrierungs- oder Transformationstools (z.B. Airflow, dbt, Dagster, Prefect). Fähigkeit, große Datensätze zu bereinigen, zu transformieren und zu validieren sowie praktische Datenqualitätsprüfungen durchzuführen. Interesse oder Erfahrung im Extrahieren strukturierter Signale aus unstrukturierten Daten (z.B. Freitext/Gespräche) zur Unterstützung der Analytik. Grundlegende Erfahrung mit Monitoring/Observability für Pipelines (Logs, Alarme, SLAs) und Bereitschaft, die Zuverlässigkeit zu übernehmen. Vertrautheit mit Cloud-Plattformen (vorzugsweise AWS; GCP/Azure ebenfalls in Ordnung) und Containerisierung (z.B. Docker). Knowledge Graph ist ein Plus, aber sehr geschätzt. Gute Ingenieurethik: Git, Code-Reviews, kleine häufige Commits, Tests, CI/CD (auf dem für Datensysteme angemessenen Niveau). Starke Kommunikationsfähigkeiten und Bereitschaft zur Zusammenarbeit mit Produkt-, Analyse- und KI-Teams. Komfortabel in einem schnelllebigen Startup-Umfeld mit iterativer Lieferung. Diese Rolle erfordert, dass Sie in Berlin ansässig sind.
Über uns: Die Mission von mama health ist es, die größte Gesundheitsdatenplattform aufzubauen, auf der Patienten Antworten finden und Akteure im Gesundheitswesen sehen, wie sie sich verbessern können. Wir haben 2 Produkte entwickelt: 1) eine Patienten-App, die chronischen Patienten hilft, Antworten auf ihre täglichen Fragen zu finden - unter Verwendung von erstklassigen Multi-Agent-Systemen und proprietären Daten. 2) eine Plattform für die Analyse der Patientenreise, um die Bedürfnisse der Patienten in Echtzeit zu sehen, Hindernisse zu erkennen und herauszufinden, was getan werden muss, um die Patientenversorgung zu verbessern.
Unsere Werte: Unternehmerischer Geist: Wir suchen außergewöhnliche Talente mit dem Antrieb, der Leidenschaft und der Kreativität, die Zukunft unseres Unternehmens zu gestalten. Dies ist kein Ort für diejenigen, die Routineaufgaben oder detaillierte Anweisungen suchen. Wenn Sie bereit sind, die Zukunft des Gesundheitswesens mit Ihren Ideen und Beiträgen zu beeinflussen, ist mama health der richtige Ort für Sie. Ergebnisorientierte Kultur: Wir arbeiten nach Zielen und belohnen außergewöhnliche Leistungen. Die Ziele sind klar und Verantwortung ist entscheidend. Wenn Sie Ihre Ziele verfehlen, erwarten wir, dass Sie sich anstrengen und zusätzliche Anstrengungen unternehmen. Wenn Sie sie erreichen, nehmen Sie sich die Zeit, um sich zu erholen und Ihren Erfolg zu feiern. Inklusive Werte: Als Unternehmen, das chronische Krankheiten weltweit angeht, bauen wir ein internationales, diverses Team auf. Unsere Mitarbeiter bringen eine Mischung aus medizinischem, technischem und geschäftlichem Fachwissen zusammen und vertreten über fünf Nationalitäten.
Unser Arbeitsumfeld und unsere Vorteile: Bei mama health arbeiten wir (sehr) hart, wissen aber, wie man Spaß hat. Der Großteil unseres Teams ist in Berlin ansässig, mit regelmäßigen Reisen zu unserem Büro in Berlin für remote Teammitglieder. Wir bieten eine Reihe von Vorteilen, darunter Bildungsangebote, Fitnessstudio-Mitgliedschaften, Mentoring und mehr. Wir veranstalten häufig Teamevents und eine jährliche "Workation", bei der das gesamte Team für eine Woche der Zusammenarbeit und des Teambuildings zusammenkommt.
Schließen Sie sich uns an, um die Erfahrungen von Patienten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln und die Zukunft des Gesundheitswesens zu gestalten.
Data Engineer Arbeitgeber: mama
Mama Health ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung in Berlin bietet. Mit einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung und Teamzusammenhalt profitieren Mitarbeiter von vielfältigen Weiterbildungsmöglichkeiten, regelmäßigen Teamevents und einer Kultur, die außergewöhnliche Leistungen belohnt. Hier haben Sie die Möglichkeit, aktiv zur Transformation des Gesundheitswesens beizutragen und Ihre Ideen in einem innovativen Umfeld einzubringen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer 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 mama 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 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 bei mama gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei mama 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 mama entscheidend sein!