Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle robuste ETL/ELT-Pipelines für komplexe Datensätze und unterstütze KI-Anwendungen.
- Unternehmen: Solventum, ein innovatives Unternehmen im Bereich Datenengineering.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und zahlreiche Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Remote-Arbeit mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden KI-Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in SQL, Cloud-Datenpipelines und Python erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Verantwortlichkeiten
- Entwerfen, bauen und pflegen von robusten ETL/ELT-Pipelines zur Unterstützung großer, komplexer Datensätze mit sich entwickelnden Schemata
- Unterstützung der Generierung von Einbettungen und vektorbasierte Datenpipelines für KI- und GenAI-Anwendungsfälle
- Entwicklung skalierbarer Batch- und Streaming-Datenpipelines unter Verwendung cloudbasierter Datenplattformen wie Snowflake oder Databricks
- Erstellen und Weiterentwickeln semantischer Datenmodelle, die Rohdaten in analytikbereite, vertrauenswürdige Datensätze umwandeln
- Aufbau von Datenvorverarbeitungs-, Validierungs- und Qualitätssicherungswerkzeugen zur Gewährleistung von Zuverlässigkeit und Korrektheit
- Entwurf von Pipelines, die sowohl Offline-Modelltraining als auch latenzarme Inferenzlasten unterstützen
- Leitung des Designs moderner Datenarchitekturen, die Skalierbarkeit, Leistung und Wartbarkeit ausbalancieren
- Implementierung von Datenqualitätsprüfungen, Herkunft und Überwachung für unternehmensweite Datensätze
- Enge Zusammenarbeit mit Produkt-, Analyse-, KI/ML-, IT- und Geschäftsteams, um Datenbedürfnisse zu verstehen und datengestützte Initiativen zu ermöglichen
- Interaktion mit Stakeholdern in den Bereichen Fertigung, Qualität, Nachmarktüberwachung, kommerziell und klinisch
- Technische Führung und Mentoring anderer Dateningenieure, Förderung von Best Practices und kontinuierlicher Verbesserung
Qualifikationen
- Abschluss in Informatik, Mathematik, Ingenieurwesen oder einem verwandten technischen Bereich und 6-8 Jahre berufliche Erfahrung oder
- High School Diplom/GED und 10 Jahre der gleichen beruflichen Erfahrung
- Starke Erfahrung mit SQL, relationalen und NoSQL-Datenbanken
- Praktische Erfahrung im Aufbau und der Pflege von großangelegten Datenpipelines in Cloud-Umgebungen (Azure oder AWS)
- Erfahrung mit Databricks oder Snowflake und verteilten Datenverarbeitungsframeworks wie Spark
- Vertrautheit mit Feature Stores, Vektordatenbanken oder modellnahen Datensystemen
- Erfahrung im Management von Datenqualität, Validierung und Herkunft für große, komplexe Datensätze
- Kenntnisse in Python und Erfahrung mit Datenrahmenbibliotheken (z.B. Pandas, Polars)
- Erfahrung mit ETL/Workflow-Orchestrierungstools (z.B. Databricks Workflows, Azure Data Factory, AWS Glue)
- Vertrautheit mit gängigen Datenformaten (CSV, JSON, XML, Parquet usw.)
- Starke Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, technische Konzepte nicht-technischen Stakeholdern zu erklären
- Berufliche Englischkenntnisse mit regelmäßiger Zusammenarbeit in einem globalen Team
Zusätzliche Qualifikationen
- Erfahrung im Gesundheitswesen, in der Medizintechnik, in der Biowissenschaft oder in Fertigungsumgebungen
- Vertrautheit mit Business Intelligence-Tools und Analyseplattformen
- Erfahrung in der Unterstützung von KI/ML-Anwendungsfällen durch qualitativ hochwertige, gut modellierte Daten
- Kenntnisse über Datenschutz, Sicherheit und Compliance-Best-Practices
Zusätzliche Anforderungen
In dieser Rolle kann es erforderlich sein, Einrichtungen des Gesundheitswesens oder anderer Dritter zu betreten. Diese Einrichtungen können wiederum verlangen, dass Sie bestimmte Lizenzen, Impfungen und/oder andere Qualifikationen oder Zertifikate (gemeinsam "Zugangsvoraussetzungen") für regulatorische, sicherheitstechnische oder andere geschäftliche Gründe besitzen. Alle Informationen werden gemäß den geltenden Gesetzen und den Richtlinien von Solventum vertraulich behandelt.
Standort: Remote
Reise: Kann bis zu 10% nationale oder internationale Reisen umfassen.
Rechtliche Arbeitsgenehmigung: Muss rechtlich autorisiert sein, im Land der Beschäftigung ohne Sponsoring für den Beschäftigungsvisastatus zu arbeiten.
Leistungen: Solventum bietet viele Programme an, um Ihnen zu helfen, Ihr bestes Leben – sowohl physisch als auch finanziell – zu leben. Um wettbewerbsfähige Gehälter und Leistungen sicherzustellen, vergleicht Solventum regelmäßig mit anderen Unternehmen, die in Größe und Umfang vergleichbar sind.
Gleichstellung der Chancen: Solventum ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Solventum diskriminiert keinen Bewerber aus Gründen von Rasse, Farbe, Alter, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, nationaler Herkunft, Behinderung oder Veteranenstatus.
Senior Data Engineer - AI & ML Enablement Arbeitgeber: Solventum
Solventum ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld zu arbeiten. Mit einem Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung sowie flexiblen Arbeitsmodellen fördert das Unternehmen eine positive Work-Life-Balance. Die Position des Sales Managers in Österreich (Süd & West) ermöglicht es Ihnen, aktiv zur Verbesserung des Gesundheitssektors beizutragen und Teil eines engagierten Teams zu sein.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer - AI & ML Enablement erhalten könntest
✨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 Solventum 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 Senior Data Engineer - AI & ML Enablement 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 Senior Data Engineer - AI & ML Enablement bei Solventum gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Solventum 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 Solventum entscheidend sein!
