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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenpipelines für das Gesundheitswesen.
- Arbeitgeber: Statista, die weltweit führende Plattform für Geschäftsdaten.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, internationale Team-Events und Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Gesundheitswesens mit datengetriebenen Lösungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und Kenntnisse in Python und SQL.
- Andere Informationen: Dynamisches, internationales Umfeld mit Fokus auf persönliche Entwicklung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Bei Statista dreht sich alles um Fakten und Daten, denn wir sind die weltweit führende Plattform für Geschäftsdaten. Durch die Bereitstellung zuverlässiger und benutzerfreundlicher Daten sowie verschiedener Datenanalyseprodukte und -dienstleistungen ermöglichen wir es Menschen auf der ganzen Welt, faktenbasierte Entscheidungen zu treffen. Statista Healthcare ist eine vertikale Geschäftseinheit von Statista, die sich darauf konzentriert, die Qualität im Gesundheitswesen transparent, messbar und vergleichbar zu machen. Wir arbeiten mit führenden Akteuren im Gesundheitswesen zusammen, um datengestützte Qualitätsmessungen und Transformationen zu unterstützen.
Ihre Rolle: Als Data Engineer auf unserer Healthcare-Plattform sind Sie verantwortlich für die Datenaufnahme und die Zuverlässigkeit der Plattform von Anfang bis Ende: Entwurf und Betrieb skalierbarer Batch-/Streaming-Pipelines, Sicherstellung der Datenqualität, Sicherheit und Kosteneffizienz.
Hauptverantwortlichkeiten:
- Entwicklung und Optimierung von ELTs zur Integration neuer Datenquellen und Verbesserung des Datenmanagements im Data Warehouse (DWH) und anderen Systemen.
- Förderung der bereichsübergreifenden Zusammenarbeit mit Ingenieuren, Datenwissenschaftlern und Analyseteams zur Bereitstellung dokumentierter, reproduzierbarer Datensätze für Gesundheits-KPIs, Benchmarking und Produktmerkmale.
- Steigerung der Geschäftsergebnisse durch Datenlösungen (z.B. Kostenreduzierung, Erhöhung der Zugänglichkeit).
Fähigkeiten und Qualifikationen:
- Datenaufnahme / ELTs und Orchestrierung: Fähigkeit, Daten mit Python und SQL abzurufen und vorzubereiten.
- Cloud-Plattform-Expertise: Praktische Erfahrung mit Amazon Web Services (AWS), einschließlich Dienste wie Snowflake, S3, EC2 und ECS.
- CI/CD und Automatisierung: Implementierung von CI/CD-Pipelines für nahtlose Softwareentwicklung und -bereitstellung.
Ihr Profil:
- Abschluss in Informatik, Datenwissenschaft, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich.
- 3+ Jahre Erfahrung in der Datenengineering, einschließlich einer längeren Zeit innerhalb einer Organisation.
- Starker analytischer Denkansatz und die Fähigkeit, komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.
Was wir bieten:
- Arbeiten im Ausland 10 Tage im Jahr (bis zu 30, wenn Ihre Familie im Ausland lebt).
- Hybrides Arbeiten und flexible Arbeitszeiten.
- Internationale Teams und soziale Veranstaltungen.
Data Engineer - Healthcare (m/f/d) Arbeitgeber: Statista
Kontaktperson:
Statista HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer - Healthcare (m/f/d)
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht vergessen, dass viele Jobs über persönliche Empfehlungen vergeben werden – also sei aktiv und knüpfe Kontakte!
✨Sei bereit für technische Interviews
Mach dich mit typischen Fragen und Aufgaben vertraut, die in technischen Interviews gestellt werden. Übe das Programmieren unter Zeitdruck und sei bereit, deine Lösungsansätze zu erklären – wir wissen, dass du das kannst!
✨Präsentiere deine Projekte
Habe eine Auswahl deiner besten Projekte parat, um sie während des Interviews zu präsentieren. Zeige, wie du Daten verarbeitet hast und welche Ergebnisse du erzielt hast – das wird Eindruck machen!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website
Wenn du an einer Stelle interessiert bist, bewirb dich direkt über unsere Website. So zeigst du dein Interesse und erhöhst deine Chancen, von uns wahrgenommen zu werden. Lass uns gemeinsam an deiner Karriere arbeiten!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer - Healthcare (m/f/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns, was dich motiviert und warum du Teil unseres Teams werden möchtest.
Mach es klar und präzise: Halte deine Bewerbung übersichtlich und auf den Punkt. Verwende klare Sprache und strukturiere deine Informationen so, dass wir schnell einen Überblick über deine Qualifikationen und Erfahrungen bekommen.
Beziehe dich auf die Stelle: Schau dir die Stellenbeschreibung genau an und passe deine Bewerbung entsprechend an. Zeige uns, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen direkt zu den Anforderungen der Position als Data Engineer im Gesundheitswesen passen.
Bewirb dich über unsere Website: Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung bei uns ankommt, bewirb dich direkt über unsere Website. So können wir deine Unterlagen am besten verwalten und du erhöhst deine Chancen auf ein Interview!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Statista vorbereitest
✨Verstehe die Rolle
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Data Engineer-Position im Gesundheitswesen vertraut. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den geforderten Aufgaben passen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen, um deine Fähigkeiten in Python, SQL und Cloud-Technologien zu demonstrieren.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Teamdynamik zu erfahren.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Sei bereit, technische Fragen zu beantworten oder sogar praktische Tests durchzuführen. Übe den Umgang mit Datenpipelines und Orchestrierungstools, um sicherzustellen, dass du deine Kenntnisse überzeugend präsentieren kannst.
