Auf einen Blick
- Aufgaben: Sammle, analysiere und strukturiere Daten aus der Pharma-Produktion.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen in der Life Sciences Branche mit Fokus auf Technologie.
- Vorteile: Praktische Erfahrung, Entwicklungsmöglichkeiten und ein dynamisches Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: On-site im Kanton Waadt bis Ende 2026, mit klaren Zielen und Zeitrahmen.
- Warum dieser Job: Starte deine Karriere im Pharma-Bereich und arbeite an spannenden AI-Projekten.
- Qualifikationen: Erste Erfahrung in Datenanalyse mit SQL und Interesse an AI.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Recrutis unterstützt einen seiner Kunden, ein Unternehmen für Fertigungstechnologie im Bereich der Lebenswissenschaften, bei der Suche nach einem Junior Data Analyst, der im Kanton Waadt ansässig ist, im Rahmen einer Beratungsmission.
Warum diese Rolle
- Eine konkrete, praktische Einstiegsposition im Datenbereich, in der Sie den gesamten Zyklus besitzen – das Sammeln, Aggregieren, Strukturieren, Abfragen und Analysieren von Fertigungsdaten.
- Ein starker erster Schritt in die Pharmaindustrie: Sie arbeiten eng mit dem Betrieb zusammen, mit echten Datensätzen und echtem operativen Einfluss, in einer definierten Mission mit klarem Umfang und Zeitrahmen.
- Eine Rolle mit einer echten KI-Dimension: Sie tragen direkt zum Aufbau und Testen von KI-unterstützten Tools bei, die Berichterstattung, Datenverarbeitung und Wissensmanagement automatisieren.
Wichtige Informationen
- Standort: Kanton Waadt, Präsenz vor Ort.
- Vertrag: Beratungsmission bis Ende Dezember 2026, mit einer Budgetüberprüfung im Oktober.
- Start: so schnell wie möglich.
- Seniorität: Eine erste Berufserfahrung wird erwartet, keine tiefgehende Expertise.
- Sprachen: Englisch erforderlich; Französisch ist ein klarer Vorteil.
Aufgabenbereich
- Sammeln, Aggregieren und Bereinigen von Fertigungsdaten aus mehreren Quellen.
- Abfragen erstellen und ausführen, um relevante Datensätze zu extrahieren und zu strukturieren.
- Daten analysieren und klare, umsetzbare Ergebnisse für die Betriebsteams produzieren.
- Dashboards und Berichte mit BI-Tools entwickeln und pflegen.
- KI-unterstützte Tools zur Automatisierung der Berichtserstellung aus Fertigungsdatenbanken und Dashboards entwickeln und pflegen.
- Die Implementierung und das Testen von KI-Lösungen für Datenverarbeitung, Berichterstattung und Wissensmanagement unterstützen.
Profil
- Erste praktische Erfahrung in der Datenanalyse mit SQL-Datenbanken.
- Python, R oder gleichwertige Skriptfähigkeiten.
- Kenntnisse eines Business-Intelligence-Tools (Power BI, Tableau, Spotfire oder gleichwertig).
- Erste Berufserfahrung in einer pharmazeutischen / regulierten Fertigungsumgebung.
- Erste Berührung mit oder echtes Interesse an KI / maschinellem Lernen sowie Englisch auf professionellem Arbeitsniveau (obligatorisch).
Starke Vorteile – Differenzierungsmerkmale
- Erste Berührung mit Fertigungs- oder Produktionsdatensätzen.
- Vertrautheit mit grundlegenden Datenpipelines und Datenmanagementpraktiken.
- Französische Sprachkenntnisse und erste Berührung mit KI- / Analyseprojekten.
Prozess
- Vertraulicher Rekrutierungsprozess. Antwort innerhalb von 48 Stunden für Bewerbungen, die die erforderlichen Kriterien erfüllen.
- Aktives Mandat, Prioritätsprüfung.
Stichwörter Junior Data Analyst, SQL, Python, R, Power BI, Tableau, Spotfire, Business Intelligence, Datenmanagement, KI-unterstützte Analytik, Fertigungsdaten, Pharma, maschinelles Lernen, Yverdon, Waadt, Schweiz.
Data Analyst — SQL · Python · BI | Pharma Manufacturing Arbeitgeber: Recrutis
Unser Unternehmen bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung im Kanton Waadt, wo Sie als Junior Data Analyst die Möglichkeit haben, direkt an der Schnittstelle zwischen Datenanalyse und pharmazeutischer Produktion zu arbeiten. Wir fördern eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der beruflichen Weiterentwicklung, während Sie an innovativen Projekten mit KI-gestützten Tools teilnehmen, die einen echten Einfluss auf unsere Betriebsabläufe haben. Genießen Sie die Vorteile eines flexiblen Arbeitsumfelds und die Chance, in einem zukunftsorientierten Sektor Fuß zu fassen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Analyst — SQL · Python · BI | Pharma Manufacturing erhalten könnten
✨Zeig dein Können in Data Science Wettbewerben!
Nimm an Wettbewerben wie Kaggle oder DrivenData teil. Dort kannst du deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen unter Beweis stellen, was dir nicht nur praktische Erfahrungen bietet, sondern auch deine Sichtbarkeit in der Branche erhöht.
✨Nutze lokale Data Science Meetups!
Schau dir lokale Meetups und Networking-Events an, die sich auf Data Science fokussieren. Dort kannst du Gleichgesinnte treffen, dein Netzwerk erweitern und möglicherweise Kontakte knüpfen, die dir zu einem befristeten Job helfen könnten.
✨Hebe deine Projekte hervor!
Wenn du bereits an Projekten gearbeitet hast, sei es im Studium oder privat, präsentiere sie auf Plattformen wie GitHub. Das zeigt zukünftigen Arbeitgebern nicht nur dein Können, sondern auch deine Leidenschaft für Data Science.
✨Bewerbungen über unsere Website!
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website bei Recrutis zu bewerben! Dort hast du die besten Chancen, gesehen zu werden und wir freuen uns immer über neue Talente in unserem Team.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Analyst — SQL · Python · BI | Pharma Manufacturing mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Daten, Daten, Daten!:In der Datenwissenschaft kommt es darauf an, wie gut du mit Daten umgehst. Vergiss nicht, in deinem Lebenslauf Projekte oder Arbeiten zu erwähnen, bei denen du Daten analysiert oder Modelle entwickelt hast. Verwende auch spezifische Tools oder Programmiersprachen, die du bereits benutzt hast, wie Python oder R – das beeindruckt sicher!
Zeig uns deinen Code!:Wenn du ein paar coole Projekte oder Forschungsarbeiten hast, vielleicht sogar auf GitHub, wäre jetzt der perfekte Moment, das zu zeigen! Gerade bei einer befristeten Stelle ist es wichtig, dass du einen Nachweis über deine Fähigkeiten liefern kannst. Ein Portfolio oder Links zu deinen Arbeiten machen einen riesigen Unterschied.
Begeisterung ist der Schlüssel!:In deinem Anschreiben kannst du zeigen, wie sehr du für den Job brennst. Erkläre, warum du dich für die befristete Stelle bei Recrutis interessierst, und was du in dieser Zeit lernen und beitragen möchtest. Das zeigt nicht nur deine Motivation, sondern auch, dass du dir Gedanken über das Team und das Unternehmen gemacht hast.
Klar kommunizieren!:Datenwissenschaftler müssen oft ihre Ergebnisse einfach und klar kommunizieren. Achte darauf, dass dein Anschreiben und Lebenslauf strukturiert und übersichtlich sind. Das hilft nicht nur dir, sondern zeigt auch Recrutis, dass du in der Lage bist, komplexe Informationen verständlich zu präsentieren.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Recrutis vorbereitet
✨Mach dich mit den wichtigsten Tools vertraut
Im Data-Science-Bereich sind Kenntnisse in Tools wie Python, R und SQL absolut entscheidend. Sei bereit, während des Interviews konkrete technische Fragen zu diesen Tools zu beantworten oder sogar kleine Aufgaben zu lösen. Zeig, dass du die Funktionsweise dieser Technologien wirklich verstehst und anwenden kannst.
✨Präsentation deiner Projekte
Da es sich um eine befristete Stelle handelt, solltest du dein Portfolio oder deine bisherigen Projekte gut im Blick haben. Bereite eine kurze Präsentation deiner Arbeit vor – gehe auf die Problemstellung, deine Herangehensweise und die Ergebnisse ein. Zeig, was du gelernt hast und wie du dieses Wissen in die neue Rolle einbringen kannst.
✨Verstehe die Daten, die du analysierst
Interviewer im Bereich Data Science wollen oft überprüfen, wie gut du die verschiedenen Datentypen und deren Anwendung verstehst. Sei darauf vorbereitet, Szenarien zu diskutieren, in denen du bestimmte Datenquellen analysiert oder bereinigt hast. Das zeigt nicht nur technisches Know-how, sondern auch analytisches Denken.
✨Fragen zur Teamarbeit und Projekterfahrung
Befristete Stellen bedeuten oft, dass du in einem dynamischen Team arbeiten wirst. Sei bereit, Fragen zu deiner Teamarbeit und deinen Erfahrungen in Projekten zu beantworten. Erzähl, wie du Herausforderungen in der Zusammenarbeit gemeistert hast und welche Rolle du im Team übernommen hast.
