Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite innovative statistische Methoden und verbessere Entscheidungsfindung in klinischen Studien.
- Unternehmen: Roche, ein führendes Unternehmen im Bereich Pharma mit globaler Reichweite.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Mentoring-Möglichkeiten und eine dynamische Arbeitsumgebung mit exzellenten Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenwissenschaft und beeinflusse wichtige Entscheidungen in der Gesundheitsforschung.
- Qualifikationen: PhD in Data Science oder verwandten Bereichen und 7+ Jahre Erfahrung in der klinischen Forschung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 110000 € pro Jahr.
Die Statistical Methodology Data Scientists spielen eine strategische Rolle bei der Einführung geeigneter statistischer Methoden, um wissenschaftliche Strenge und exzellente Entscheidungsfindung zu fördern. Dieses Team dient als Kompetenzzentrum, das sich auf Beratung, Schulung und Öffentlichkeitsarbeit konzentriert, um sicherzustellen, dass innovative und angemessene Methoden in Programmen und Portfolios angewendet werden.
Sie fungieren als methodologischer Partner für Studienteams und bieten fachkundige Anleitung zu komplexen Designs und Analysen in verschiedenen Programmen. Sie leiten die Entwicklung und Institutionalisierung von Methoden, die die Entscheidungsfindung auf Prüfungs- und Portfolioebene verbessern (z. B. quantitative Go/No-Go-Kriterien, Simulationsrahmen, modellbasierte Projektionen). Sie gestalten das funktionsübergreifende Verständnis innovativer statistischer Methoden durch Beratung, Veröffentlichungen und die Leitung von Bildungsinitiativen.
Sie antizipieren regulatorische Trends und Branchenveränderungen, integrieren relevante Methoden in interne Praktiken und leiten externe Engagements. Sie agieren als Verbindungsglied zwischen Teams, identifizieren wiederkehrende Herausforderungen und entwickeln gemeinsam skalierbare Lösungen zur Steigerung der analytischen Exzellenz in der Organisation. Sie treiben die externe Zusammenarbeit durch aktive Teilnahme an Konsortien, gemeinsamen Arbeitsgruppen oder regulatorischen Initiativen voran. Sie betreuen jüngere Mitarbeiter und beeinflussen die strategische Ausrichtung der statistischen Methodologie durch Thought Leadership, Visionserstellung und Kapazitätsaufbau.
Wer Sie sind: Sie haben einen PhD (oder gleichwertige Erfahrung) in Data Science, Statistik, Informatik oder einer verwandten quantitativen Disziplin. Sie verfügen über mehr als 7 Jahre Erfahrung in der Gestaltung und Anwendung fortgeschrittener Analytik auf komplexe biomedizinische Daten in der klinischen Forschungsforschung. Sie bringen tiefgehende Expertise in statistischer Datenverarbeitung und fortgeschrittener Modellierung mit, mit einer Erfolgsbilanz in der Entwicklung neuartiger oder maßgeschneiderter analytischer Lösungen. Sie werden als technischer Experte und Denkpartner innerhalb der Organisation oder im weiteren Feld anerkannt. Sie haben Erfahrung in der Betreuung anderer und tragen zur Entwicklung interner Standards, Strategien oder Fähigkeiten bei. Sie zeigen Respekt für kulturelle Unterschiede im Umgang mit Kollegen im globalen Arbeitsplatz.
Bevorzugt: Erfahrung in der Entwicklung neuartiger oder geeigneter analytischer Methoden für verschiedene Datentypen. Nachgewiesene Führungsstärke bei der Gestaltung skalierbarer Workflows oder Rahmenbedingungen, die in mehreren Projekten oder Teams übernommen wurden. Erfolgsbilanz bei der Beeinflussung von Portfolio- oder Programmentscheidungen durch rigorose analytische Erkenntnisse. Veröffentlichungen, Präsentationen oder interne White Papers, die innovatives analytisches Denken demonstrieren. Thought Leadership in aufkommenden Bereichen der Datenwissenschaft, die für die pharmazeutische Entwicklung relevant sind (z. B. KI/ML in der translationale Forschung, Integration von Real-World-Daten, prädiktive Biomarker).
Principal Statistical Methodology Data Scientist Arbeitgeber: Roche
Roche ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inspirierende Arbeitsumgebung für statistische Methodologen bietet. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und interdisziplinärer Zusammenarbeit fördert das Unternehmen innovative Ansätze zur Entscheidungsfindung in der biomedizinischen Forschung. Die Möglichkeit, als Mentor für jüngere Kollegen zu agieren und an wegweisenden Projekten teilzunehmen, macht Roche zu einem attraktiven Arbeitsplatz für Fachkräfte, die ihre Karriere vorantreiben möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Principal Statistical Methodology Data Scientist 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 Roche 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 Principal Statistical Methodology Data Scientist 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 Principal Statistical Methodology Data Scientist bei Roche gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Roche 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 Roche entscheidend sein!
