Auf einen Blick
- Aufgaben: Wandle vielfältige Gesundheitsdaten in vertrauenswürdige, gut modellierte Datensätze um.
- Unternehmen: Statista, die weltweit führende Plattform für Geschäftsdaten mit globaler Reichweite.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, internationale Team-Events und Karrierechancen.
- Weitere Informationen: Dynamisches, internationales Umfeld mit Fokus auf persönliche Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Gesundheitswesens mit datengetriebenen Lösungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenmodellierung und Kenntnisse in SQL, Python und Cloud-Technologien.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Statista ist die weltweit führende Plattform für Geschäftsdaten. Wir bieten zuverlässige, benutzerfreundliche Daten- und Analyseprodukte, die es Menschen weltweit ermöglichen, evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen. Statista Healthcare ist eine Geschäftseinheit, die sich darauf konzentriert, die Qualität im Gesundheitswesen transparent, messbar und vergleichbar zu machen. Wir arbeiten mit führenden Akteuren weltweit zusammen, um datengestützte Qualitätsmessungen und Transformationen zu unterstützen.
In Beratungsprojekten unterstützen wir Anbieter und Systeme bei der Entwicklung maßgeschneiderter KPI-Rahmenwerke, der Standardisierung und Validierung von Datenprozessen sowie der Ableitung umsetzbarer Erkenntnisse, die messbare Verbesserungen in der Patientenversorgung und der Systemleistung ermöglichen.
Ihre Rolle
Als Analytics Engineer auf unserer Healthcare-Plattform verwandeln Sie vielfältige Gesundheitsdaten in vertrauenswürdige, gut modellierte Datensätze und eine klare semantische Schicht für Analysen und Produkte. Sie entwerfen, implementieren und pflegen skalierbare Datenmodelle und -architekturen, definieren Metriken und Dokumentationen und stellen sicher, dass die Daten zuverlässig, verwaltet und einfach zu verwenden sind.
Hauptverantwortlichkeiten
- Implementierung und Weiterentwicklung der Datenarchitektur im Warehouse (z.B. Snowflake).
- Entwurf und Pflege skalierbarer, gut dokumentierter Datenmodelle.
- Kommunikation komplexer technischer Konzepte, um Stakeholder auszurichten und Konsens über Definitionen und Qualitätsstandards zu schaffen.
- Zusammenarbeit mit Analytics-, Datenplattform- und Analystenteams, um einen nahtlosen Datenfluss und Interoperabilität sicherzustellen.
- Führung der strukturierten Dokumentation von Datenmodellen und Pflege von Transparenz und Änderungsverlauf.
Fähigkeiten und Qualifikationen
- Tiefes Wissen über Datenmodellierungsansätze und die Fähigkeit, Geschäftsprobleme in wartbare technische Designs zu übersetzen.
- Praktische Erfahrung mit dbt, Snowflake, AWS, PowerBI, SQL und Python.
- Starkes Verständnis relationaler Datenbankkonzepte und Performance-Tuning.
- Datenqualität, Beobachtbarkeit und Dokumentation für modellierte Schichten.
- Erfahrung mit PII/PHI-Handhabung und GDPR-konformen Praktiken ist von Vorteil.
Ihr Profil
- Abschluss in Informatik, Data Science, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich.
- 3+ Jahre Erfahrung in der Gestaltung und Lieferung komplexer Datenarchitekturen und -modelle.
- Erfahrung im Gesundheitsbereich ist von Vorteil.
- Stark analytisches Denken und die Fähigkeit, komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln.
- Fließend in Englisch, Deutsch von Vorteil.
Was wir bieten
- Arbeiten aus dem Ausland 10 Tage im Jahr (bis zu 30, wenn Ihre Familie im Ausland lebt).
- Hybrides Arbeiten und flexible Arbeitszeiten.
- Internationales Team und soziale Veranstaltungen.
- Kostenloser Zugang zu Perplexity Enterprise.
- Karriere- und Schulungsmöglichkeiten.
- Attraktive Standorte und moderne Büros.
- Unterstützung der psychischen Gesundheit mit OpenUp.
(Senior) Analytics Engineer - Healthcare (m/f/d) Arbeitgeber: Statista
Statista ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und internationalen Umfeld zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitszeiten, hybriden Arbeitsmodellen und einer starken Fokussierung auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung fördert das Unternehmen eine inklusive und vielfältige Kultur. Darüber hinaus profitieren Mitarbeiter von attraktiven Standorten, modern ausgestatteten Büros und umfassenden Unterstützungsangeboten für die mentale Gesundheit.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so (Senior) Analytics Engineer - Healthcare (m/f/d) 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 Informationen über die Unternehmenskultur und mögliche offene Stellen – oft erfährt man so mehr als in einer Stellenanzeige.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine eigenen Fragen an das Unternehmen vorbereitest. Zeig, dass du wirklich interessiert bist und verstehe, wie deine Fähigkeiten zur Rolle des Analytics Engineers im Gesundheitswesen passen.
✨Tipp Nummer 3
Mach dir eine Liste von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und sei bereit, diese im Detail zu besprechen. Zeig, wie du komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse verwandelt hast – das wird dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und gibt dir die Möglichkeit, dich von Anfang an positiv abzuheben. Außerdem kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Zielgruppe erreicht.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um (Senior) Analytics Engineer - Healthcare (m/f/d) mit Bravour zu bestehen
Einige 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 mit den Anforderungen der Rolle als Analytics Engineer im Gesundheitswesen übereinstimmen.
Bewirb dich über unsere Website:Der einfachste Weg, um Teil von Statista zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und effizient bei uns ankommt!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Statista vorbereitet
✨Verstehe die Datenarchitektur
Mach dich mit den verschiedenen Datenmodellierungsansätzen vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie z.B. Star Schema oder Data Vault. Bereite Beispiele vor, wie du diese Konzepte in der Vergangenheit angewendet hast, um deine praktische Erfahrung zu demonstrieren.
✨Sprich die Sprache der Stakeholder
Übe, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Denke daran, dass du mit Analysten, Data Scientists und anderen Stakeholdern kommunizieren musst. Bereite dich darauf vor, wie du Konsens über Definitionen und Qualitätsstandards erreichen kannst.
✨Zeige deine analytischen Fähigkeiten
Bereite einige konkrete Beispiele vor, wie du komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse verwandelt hast. Dies könnte durch frühere Projekte oder Erfahrungen geschehen sein, die zeigen, wie du KPIs definiert und umgesetzt hast.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige Fragen vor, die du während des Interviews stellen kannst. Diese sollten sich auf die Unternehmenskultur, das Team und die spezifischen Herausforderungen im Bereich Healthcare Analytics beziehen. Das zeigt dein Interesse und deine Neugierde für die Rolle.
