Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenpipelines für das Gesundheitswesen und sorge für Datenqualität.
- Unternehmen: Statista, die weltweit führende Plattform für Geschäftsdaten mit internationalem Team.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, internationale Events und Zugang zu Fitnessangeboten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit hervorragenden Karrierechancen und Unterstützung für mentale Gesundheit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Gesundheitswesens mit datengetriebenen Lösungen und innovativen Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Datenverarbeitung mit Python und SQL sowie Cloud-Plattform-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € 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 weltweit zusammen, um datengestützte Qualitätsmessungen und Transformationen zu unterstützen, indem wir tiefgehende analytische Expertise mit skalierbarer Technologie und Kommunikationskraft kombinieren.
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, Härtung der Orchestrierung, Gewährleistung 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. Vertrautheit mit Datenorchestrierungstools wie Prefect, Airflow usw.
- Cloud-Plattform-Expertise: Praktische Erfahrung mit Amazon Web Services (AWS), einschließlich Dienstleistungen wie Snowflake, S3, EC2 und ECS.
- CI/CD und Automatisierung (Github Actions): Implementierung von CI/CD-Pipelines für nahtlose Softwareentwicklung und -bereitstellung.
- Infrastruktur als Code (IaC) – von Vorteil: Kenntnisse in Terraform zur Definition und Bereitstellung von Cloud-Infrastrukturen (AWS-Ressourcen).
Ihr Profil:
- Abschluss in Informatik, Datenwissenschaft, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich.
- 5+ Jahre Erfahrung in der Datenengineering, einschließlich einer längeren Zeit in einer Organisation, in der ein Produkt von der Entwicklung über den Start bis zur Iteration begleitet wurde.
- Starkes analytisches Denken und die Fähigkeit, komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.
- Fließend in Englisch, Deutsch von Vorteil.
Was wir bieten:
- Arbeiten im Ausland bis zu 30 Kalendertagen im Jahr.
- Hybrides Arbeiten und flexible Arbeitszeiten.
- Internationales Team und soziale Veranstaltungen.
- Subventionierte urbane Mobilität und Zugang zu Fitness- und Wellnessangeboten.
- Kostenloser Zugang zu Langdock und all seinen großartigen Funktionen.
- Karriere- und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Attraktive Standorte und moderne Büros.
- Unterstützung der psychischen Gesundheit mit OpenUp.
(Senior) Data Engineer - Healthcare (m/f/d) Arbeitgeber: Statista
Statista ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein dynamisches und internationales Arbeitsumfeld bietet, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und einer wertschätzenden Unternehmenskultur fördert Statista die Vielfalt und Inklusion, während flexible Arbeitsmodelle und attraktive Zusatzleistungen wie Gesundheitsförderung und Weiterbildungsmöglichkeiten das Wohlbefinden der Mitarbeiter unterstützen. Arbeiten Sie in einem innovativen Unternehmen, das sich der Verbesserung der Gesundheitsversorgung durch datengestützte Lösungen verschrieben hat.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so (Senior) Data Engineer - Healthcare (m/f/d) 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 Statista 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 - Healthcare (m/f/d) 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 - Healthcare (m/f/d) bei Statista gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Statista 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 Statista entscheidend sein!
