Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue die Datenbasis für innovative Gesundheitslösungen und transformiere Patientendaten in wertvolle Erkenntnisse.
- Unternehmen: Mama Health, ein Unternehmen, das die Gesundheitsversorgung revolutioniert.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein dynamisches Team.
- Weitere Informationen: Arbeiten in einem schnelllebigen Startup-Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitsforschung und verbessere das Leben von Patienten durch datengetriebene Lösungen.
- 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 pharmazeutische 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, Datenengineering, Datenwissenschaft 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 die Bereitschaft, die Zuverlässigkeit zu übernehmen.
- Vertrautheit mit Cloud-Plattformen (vorzugsweise AWS; GCP/Azure ebenfalls in Ordnung) und Containerisierung (z.B. Docker).
- Wissen über Knowledge Graph ist von Vorteil, aber sehr geschätzt.
- Gute Ingenieurethik: Git, Code-Reviews, kleine häufige Commits, Tests, CI/CD (auf dem für Datensysteme angemessenen Niveau).
- Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Bereitschaft zur Zusammenarbeit mit Produkt-, Analyse- und KI-Teams.
- Komfortables Arbeiten in einem schnelllebigen Startup-Umfeld mit iterativer Lieferung.
Diese Rolle erfordert, dass Sie in Berlin ansässig sind.
Data Engineer Arbeitgeber: Mamahealth
Mama Health ist ein hervorragender Arbeitgeber, der sich leidenschaftlich dafür einsetzt, die Gesundheitsversorgung durch datengestützte Erkenntnisse zu transformieren. In einem dynamischen und unterstützenden Arbeitsumfeld in Berlin bieten wir nicht nur wettbewerbsfähige Vergütungen, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Zusammenarbeit mit Experten aus verschiedenen Bereichen. Unsere Unternehmenskultur fördert Innovation und Teamarbeit, während wir gemeinsam an der Verbesserung der Patientenversorgung arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Data Engineers und Fachleuten aus der Gesundheitsbranche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, dass du interessiert bist, und wir helfen dir, die richtigen Verbindungen zu knüpfen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und Datenstrukturfragen, die für Data Engineering relevant sind. Wir haben Ressourcen, die dir helfen können, deine Fähigkeiten aufzufrischen und dich optimal vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 3
Sei bereit, deine Projekte zu präsentieren! Zeige, wie du Datenpipelines gebaut und optimiert hast. Wenn du durch unsere Website bewirbst, kannst du sicherstellen, dass dein Portfolio die Aufmerksamkeit bekommt, die es verdient.
✨Tipp Nummer 4
Bleib flexibel und offen für Feedback! In einem schnelllebigen Startup-Umfeld ist Anpassungsfähigkeit entscheidend. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung benötigst – wir sind hier, um dir zu helfen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!:Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du dich für die Position als Data Engineer bei uns interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig und hebt dich von anderen ab.
Betone deine Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten klar hervorhebst. Wenn du mit ETL/ELT gearbeitet hast oder Erfahrung in der Datenpipeline-Entwicklung hast, dann lass uns das wissen! Wir wollen sehen, wie du unsere Mission unterstützen kannst.
Sei konkret:Vermeide allgemeine Floskeln und sei konkret in deinen Beispielen. Erkläre, wie du in der Vergangenheit Probleme gelöst hast oder welche Tools du verwendet hast. Das gibt uns einen besseren Einblick in deine Arbeitsweise und deine Fähigkeiten.
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Außerdem kannst du dort auch mehr über uns und unsere Kultur erfahren!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Mamahealth vorbereitet
✨Verstehe die Mission
Mach dich mit der Mission von mama health vertraut. Überlege dir, wie deine Rolle als Data Engineer dazu beitragen kann, die Erfahrungen von chronischen Patienten zu verbessern. Wenn du während des Interviews zeigst, dass du die Bedeutung deiner Arbeit verstehst, wird das einen positiven Eindruck hinterlassen.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Bereite dich darauf vor, deine Programmierkenntnisse in Python und SQL zu zeigen. Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu nennen, wo du ETL-Prozesse implementiert oder Datenpipelines gebaut hast. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Fähigkeiten.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Frage nach den Herausforderungen, die das Team aktuell hat, oder wie sie die Qualität der Daten sicherstellen. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, ein besseres Verständnis für die Rolle zu bekommen.
✨Teamarbeit betonen
Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Stakeholdern erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Erkläre, wie du in der Vergangenheit mit anderen Abteilungen zusammengearbeitet hast, um datenbasierte Lösungen zu entwickeln. Das zeigt, dass du ein Teamplayer bist und gut in die Unternehmenskultur passt.
