Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere reale Daten, um innovative Lösungen für Gesundheitsprobleme zu entwickeln.
- Unternehmen: Sanofi, ein globales Gesundheitsunternehmen mit Fokus auf Immunologie.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, umfassende Gesundheitsleistungen und berufliche Entwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Wachstumschancen und einem unterstützenden Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitsversorgung mit datengetriebenen Ansätzen.
- Qualifikationen: Master-Abschluss in Statistik oder verwandten Bereichen; Erfahrung in RWE und Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Standort: Gentilly, Frankreich. Alternativ Berlin oder Barcelona
Jobtyp: Unbefristet & Vollzeit
Über die Stelle
In Sanofi General Medicines sind wir bestrebt, die Gesundheit von Millionen von Patienten weltweit zu verbessern. Wir transformieren unser Geschäft und die Art und Weise, wie wir mit Kunden interagieren, um chronische Erkrankungen wie Diabetes, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Transplantationen anzugehen. Wir zielen darauf ab, Reichweite und Wirkung zu maximieren, indem wir Gesundheitspartnerschaften stärken, digitale Gesundheitsmodelle und datengestützte Personalisierung und Analytik entwerfen und Sanofis Play to Win-Praktiken anwenden.
Das Team für Real-World Data & Evidence Science (RWD&ES) fungiert als End-to-End-Strategie- und Umsetzungspartner zur Lösung von Geschäftsproblemen mithilfe von Real-World-Daten. Das Team arbeitet mit medizinischen, marktbezogenen, gesundheitsökonomischen und wertbewertenden Partnern zusammen, um End-to-End-RWE-Strategien zu leiten, indem es geeignete Daten identifiziert und beschafft, robuste RWE-Strategien entwickelt und zeitnahe RWE-Studien mit starkem Einfluss auf Patienten, Ärzte, Kostenträger und Regulierungsbehörden liefert. Wir übersetzen Daten in Erkenntnisse, um Entscheidungsfindungen zu informieren und die Gesundheitsergebnisse zu verbessern.
Der Real-World Evidence (RWE) Data Scientist ist verantwortlich für das Management und die Analyse von RWE-Projekten für das Portfolio der General Medicines. Sie arbeiten eng mit dem RWE Data Science Analytics Lead zusammen, um fortschrittliche Analytiklösungen zu entwickeln und qualitativ hochwertige, zeitgerechte RWD-Analysen gemäß der globalen RWD&ES-Roadmap zu liefern. Diese Rolle arbeitet mit der Digitalorganisation, dem Sanofi Global Hub (SBO) und dem RW Data Science Analytics Lead zusammen, um Methoden gemäß den definierten Prozessen anzuwenden. Dies ist eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung von RWE-Fähigkeiten und der Bereitstellung innovativer Analytik für das Unternehmenswachstum.
Hauptverantwortlichkeiten
- Technische Expertise für das Design und die Durchführung von Studien mit Real-World-Daten bereitstellen; wissenschaftlich rigorose Methoden zur Beantwortung medizinischer, wirtschaftlicher und ergebnisorientierter Forschungsfragen sicherstellen
- Geschäftsanforderungen in Datenanalyse-Spezifikationen übersetzen
- Datenquellenintegrität und -gültigkeit überprüfen, um Datenverwaltung und ethische Compliance sicherzustellen
- Datenwissenschaftstechniken (Maschinenlernen, Deep Learning, NLP, prädiktive Modellierung, Optimierung) auf Analytikprojekte anwenden, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen
- Mit internen und externen Experten zusammenarbeiten, um hohe wissenschaftliche Rigorosität in Analysen zu sichern
- Analyseergebnisse klar erklären, um die Interpretation von Ergebnissen und Geschäftsentscheidungen zu unterstützen
- Best Practices fördern und Standards für Datenwissenschaftsprozesse einhalten, einschließlich Dokumentation und Codeentwicklung
- Aktuelles Wissen in RWE und fortgeschrittener Analytik aufrechterhalten; zu Methoden wie ML, NLP usw. beraten
- Neue Technologien (z.B. generative KI) erkunden, um Prozesse und Lösungen zu verbessern
- Rechtzeitige Kommunikation mit Teammitgliedern, Partnern und Stakeholdern aufrechterhalten, um Projekttransparenz zu gewährleisten und Risiken zu managen
Über Sie
Sie sind ein Selbststarter mit Energie und einem unternehmerischen Problemlösungsansatz, einer Wachstumsmentalität und einer Leidenschaft dafür, die Kraft von Real-World-Daten mit Datenwissenschaft zu nutzen, um die Gesundheit zu verbessern.
Ausbildung
- Master-Abschluss in Statistik, angewandter Mathematik, Informatik oder verwandtem Bereich; PhD bevorzugt
Erfahrung
- Expertenwissen in RWE, Pharmakoepidemiologie, Forschung zu Gesundheitsergebnissen, statistischen Methoden
- Erfahrung in R, Python oder SQL
- Erfahrung mit routinemäßig gesammelten Daten (Ansprüche, EHRs, Register) im pharmazeutischen Umfeld
- Erfahrung in fortgeschrittenen Analysemethoden, einschließlich statistischer Modellierung und kausaler Inferenz; Kenntnisse in GAMs, ML, DL
- Erfahrung in mehreren therapeutischen Bereichen; Transplantation, Typ 1/2 Diabetes oder Herz-Kreislauf-Erkrankungen bevorzugt
- Erfahrung in komplexen globalen Matrixteams und mit Dienstleistern
Soziale Fähigkeiten
- Starkes Gefühl für Dringlichkeit, Eigenverantwortung und proaktive Einstellung
- Fähigkeit, technische Konzepte an unterschiedliche Zielgruppen zu kommunizieren
- Wachstumsmentalität zur Entwicklung neuer Fähigkeiten und Kenntnisse
Technische Fähigkeiten
- Fortgeschrittene Programmier- und statistische Computerfähigkeiten; Python bevorzugt (R & Scala optional); Erfahrung mit Snowflake und SQL/NoSQL
- Expertise in überwachtem/unüberwachtem Lernen, Deep Learning, Zeitreihen, Bayesschen Statistiken, Optimierung
- RWE-Studienentwürfe und -methoden, einschließlich innovativer Techniken
- Fähigkeit, komplexe technische Sprache für Mitarbeiter und Stakeholder zu übersetzen
- Storytelling mit Daten und Visualisierungsfähigkeiten
- Erfahrung im Management mehrerer analytischer Projekte; bevorzugt externe Anbieterverwaltung
Sprachen
- Fließende Kenntnisse in gesprochenem und geschriebenem Business-Englisch sind zwingend erforderlich
Warum uns wählen?
- Zusammenarbeit mit einem unterstützenden, zukunftsorientierten Team, um Wissenschaft zum Leben zu erwecken
- Chancen zur Entwicklung Ihres Talents und zur Förderung Ihrer Karriere
- Belohnungspaket, das Beiträge und Auswirkungen anerkennt
- Umfassende Gesundheits- und Wohlfühlleistungen, einschließlich Elternzeit
Verfolgen Sie Fortschritt. Entdecken Sie Außergewöhnliches.
Treten Sie Sanofi bei und tragen Sie zu Wissenschaft bei, die Leben verbessert. Wir schätzen Chancengleichheit und begrüßen Bewerber aus allen Hintergründen.
Real-World Evidence Data Scientist Arbeitgeber: Sanofi
Sanofi ist ein hervorragender Arbeitgeber, der sich durch eine unterstützende und zukunftsorientierte Teamkultur auszeichnet. Mit umfassenden Gesundheits- und Wohlfühlleistungen sowie Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung bietet Sanofi seinen Mitarbeitern die Chance, ihre Talente zu entfalten und einen bedeutenden Beitrag zur Verbesserung der Patientenversorgung zu leisten. Die Arbeit in Gentilly, Frankreich, ermöglicht es Ihnen, Teil eines globalen Unternehmens zu sein, das innovative Ansätze in der Gesundheitsversorgung verfolgt und dabei Wert auf Vielfalt und Chancengleichheit legt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Real-World Evidence Data Scientist erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach informellen Gesprächen oder Mentoring – viele sind bereit, ihre Erfahrungen zu teilen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und Szenarien durchgehst. Übe deine Antworten laut, damit du sicherer und überzeugender rüberkommst. Wir können dir helfen, die besten Antworten zu finden!
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Datenwissenschaft und reale Evidenz! Teile Beispiele von Projekten oder Analysen, an denen du gearbeitet hast, um zu zeigen, wie du Probleme gelöst hast. Das macht einen bleibenden Eindruck.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht. Und vergiss nicht, dein Interesse an der Position und dem Unternehmen klar zu kommunizieren.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Real-World Evidence Data Scientist mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei einfach du selbst. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert, Teil unseres Teams zu werden. Authentizität kommt immer gut an!
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Erzähl uns von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und wie du Herausforderungen gemeistert hast.
Achte auf die Details!:Überprüfe deine Bewerbung auf Rechtschreib- und Grammatikfehler. Eine sorgfältige Bewerbung zeigt, dass du dir Mühe gibst und die Position ernst nimmst. Wir lieben es, wenn alles ordentlich aussieht!
Bewirb dich über unsere Website!:Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet, bewirb dich bitte über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und unkompliziert bearbeiten!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sanofi vorbereitet
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit der Position des Real-World Evidence Data Scientist bei Sanofi vertraut. Informiere dich über die aktuellen Projekte, Herausforderungen und Ziele des Unternehmens. Zeige im Interview, dass du die Mission von Sanofi verstehst und wie deine Fähigkeiten zur Verbesserung der Patientenversorgung beitragen können.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Kenntnisse in RWE, Datenanalyse und den verwendeten Technologien wie Python oder SQL demonstrieren. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele klar und prägnant zu präsentieren, um deine Eignung für die Rolle zu unterstreichen.
✨Stelle kluge Fragen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die dein Interesse an der Position und dem Team zeigen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Bereich RWE oder wie das Team innovative Ansätze zur Datenanalyse umsetzt. Das zeigt, dass du proaktiv bist und wirklich an der Rolle interessiert bist.
✨Kommuniziere klar und selbstbewusst
Achte darauf, technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären, besonders wenn du über komplexe Analysen sprichst. Übe, deine Gedanken strukturiert zu präsentieren, damit du auch weniger technikaffinen Gesprächspartnern deine Ideen vermitteln kannst. Selbstbewusstsein ist der Schlüssel!
