Head of Data Engineering & Factory

Head of Data Engineering & Factory

Vollzeit 75000 - 95000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
Novartis Farmacéutica

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite die Vision und Entwicklung einer innovativen Datenproduktfabrik für biomedizinische Forschung.
  • Unternehmen: Novartis, ein führendes Unternehmen im Gesundheitswesen mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Unterstützung bei der beruflichen Entwicklung und ein inklusives Arbeitsumfeld.
  • Weitere Informationen: Hohe Auswirkungen auf Innovationen durch Automatisierung und künstliche Intelligenz.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und treibe wissenschaftliche Durchbrüche voran.
  • Qualifikationen: Über 10 Jahre Erfahrung in Softwareengineering und Führung von Engineering-Teams.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.

Standort: Basel, Schweiz. Diese Rolle basiert in Basel, Schweiz. Novartis kann keine Umzugshilfe anbieten: Bitte bewerben Sie sich nur, wenn der Standort zugänglich ist.

Bereit, die Art und Weise zu gestalten, wie Daten wissenschaftliche Durchbrüche vorantreiben? Sie werden die Vision und Evolution einer modernen Data Product Factory leiten – und transformieren, wie skalierbare, für künstliche Intelligenz bereitgestellte Datenprodukte erstellt, geliefert und konsumiert werden.

Dies ist eine hochwirksame Führungsrolle, in der Sie tiefes technisches Fachwissen mit strategischem Denken kombinieren, um die Datenengineering zu industrialisieren, Innovationen durch Automatisierung und künstliche Intelligenz zu beschleunigen und eine wirklich datenzentrierte Organisation zu ermöglichen. Sie arbeiten an der Spitze moderner Ingenieurepraktiken und treiben messbare Ergebnisse voran, während Sie Teams befähigen, zuverlässige, hochwertige Datenprodukte in großem Maßstab zu erstellen.

Hauptverantwortlichkeiten
  • Definieren und Ausführen der Vision, Roadmap und Betriebsmodelle für die Data Product Factory
  • Leitung der Industrialisierung von skalierbarem, produktionsfähigem Datenprodukt-Engineering in den Bereichen der biomedizinischen Forschung
  • Förderung der Einführung standardisierter Ingenieurmuster, wiederverwendbarer Blaupausen und vertragsorientierter Entwurfsprinzipien
  • Sicherstellen, dass alle Datenprodukte für künstliche Intelligenz bereit sind mit standardisierten Schnittstellen, Metadaten und kontrollierten Zugriffsmechanismen
  • Leitung der Modernisierung von Ingenieurpraktiken unter Verwendung von Automatisierungs- und KI-nativen Ansätzen
  • Überwachung des gesamten Lebenszyklus von Datenprodukten, einschließlich Erstellung, Zertifizierung, Bereitstellung und Stilllegung
  • Einrichtung und Skalierung von kontinuierlicher Integration, kontinuierlicher Bereitstellung sowie Entwicklungs- und Betriebskapazitäten über Plattformen hinweg
  • Einbettung von Governance, Sicherheit, Herkunft und Policy-as-Code in Ingenieurarbeitsabläufe von Anfang an
  • Aufbau und Leitung leistungsstarker Ingenieurteams, Förderung technischer Exzellenz und Wachstum der organisatorischen Fähigkeiten
  • Partnerschaft mit Domänen- und Plattformleitern zur Abstimmung von Geschäftsprioritäten mit den Ergebnissen der Ingenieurauslieferung
Wesentliche Anforderungen
  • Über 10 Jahre Erfahrung in Softwareengineering, Plattformarchitektur oder Unternehmensdateninfrastruktur
  • Nachweisliche Erfolge beim Aufbau und der Skalierung von Unternehmensdatenplattformen oder produktisierten Datensystemen
  • Starke Erfahrung in der Leitung von Ingenieurteams innerhalb komplexer, matrixartiger Organisationsumgebungen
  • Tiefes Fachwissen in kontinuierlicher Integration, kontinuierlicher Bereitstellung und automatisierten Testpraktiken in Produktionsumgebungen
  • Nachgewiesene Erfahrung in der Einbettung von Governance, Zugriffskontrolle, Herkunft und Compliance in Ingenieurarbeitsabläufe
  • Erfahrung in der Ermöglichung von KI-Anwendungsfällen durch gut gestaltete Datenprodukte, Schnittstellen und Metadatenrahmen
  • Starke Fähigkeit, Automatisierung und künstliche Intelligenz anzuwenden, um die Produktivität und Effizienz im Engineering zu verbessern
  • Exzellente Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten mit nachgewiesener Erfahrung in der Beeinflussung der Führungsebene
Wünschenswerte Anforderungen
  • Erfahrung im Entwurf agentenkompatibler Schnittstellen, Metadatenrahmen und abrufaugmentierter Datenzugriffsmuster
  • Nachweislicher Erfolg bei der Mentoring multidisziplinärer Ingenieurteams in den Bereichen Plattform, Daten, Qualität und künstliche Intelligenz

Verpflichtung zu Vielfalt und Inklusion: Novartis setzt sich für den Aufbau eines herausragenden, integrativen Arbeitsumfelds und vielfältiger Teams ein, die die Patienten und Gemeinschaften, denen wir dienen, repräsentieren.

Zugänglichkeit und Unterbringung: Novartis verpflichtet sich, mit allen Personen zusammenzuarbeiten und angemessene Unterkünfte bereitzustellen. Wenn Sie aufgrund einer medizinischen Erkrankung oder Behinderung eine angemessene Unterkunft für einen Teil des Rekrutierungsprozesses benötigen oder detailliertere Informationen zu den wesentlichen Funktionen einer Position erhalten möchten, senden Sie bitte eine E-Mail und teilen Sie die Art Ihrer Anfrage sowie Ihre Kontaktdaten mit. Bitte geben Sie die Stellenanforderungsnummer in Ihrer Nachricht an.

Head of Data Engineering & Factory Arbeitgeber: Novartis Farmacéutica

Novartis ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung in Basel, Schweiz, bietet. Mit einem klaren Fokus auf Innovation und technologische Exzellenz ermöglicht das Unternehmen seinen Mitarbeitern, an der Spitze der Datenengineering-Praxis zu arbeiten und ihre Fähigkeiten in einem unterstützenden Team weiterzuentwickeln. Die Möglichkeit, an bedeutenden wissenschaftlichen Durchbrüchen mitzuwirken und gleichzeitig von umfangreichen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten zu profitieren, macht Novartis zu einem attraktiven Arbeitsplatz für Fachkräfte im Bereich Datenengineering.

Novartis Farmacéutica

Kontaktdaten:

Novartis Farmacéutica Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Head of Data Engineering & Factory 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 Novartis Farmacéutica 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 Head of Data Engineering & Factory mit Bravour zu bestehen

Datenengineering
Führungskompetenz
Technische Expertise
Automatisierung
Künstliche Intelligenz
Softwareentwicklung
Plattformarchitektur

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 Head of Data Engineering & Factory bei Novartis Farmacéutica gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Novartis Farmacéutica 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 Novartis Farmacéutica entscheidend sein!