Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und architektonisiere Datenmodelle für wissenschaftliche Anwendungen.
- Unternehmen: TetraScience, führend in wissenschaftlichen Daten und KI-Lösungen.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Zusammenarbeit und Innovation.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Wissenschaft mit innovativen Datenlösungen.
- Qualifikationen: Mindestens 7 Jahre Erfahrung in Datenarchitektur und Lebenswissenschaften.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 110000 € pro Jahr.
Wer wir sind
TetraScience ist das Unternehmen für wissenschaftliche Daten und KI. Wir katalysieren die wissenschaftliche KI-Revolution, indem wir KI-native wissenschaftliche Datensätze entwerfen und industrialisieren, die wir in einer wachsenden Suite von Next-Gen-Labor-Datenmanagementlösungen, wissenschaftlichen Anwendungsfällen und KI-gestützten Ergebnissen zum Leben erwecken. TetraScience ist der Marktführer in diesem wichtigen neuen Markt und generiert mehr Umsatz als alle anderen Unternehmen zusammen.
Die Rolle
Der Data & Semantic Model Architect wird als technischer und strategischer Anker für die „Semantic Layer“ und das Common Data Model (CDM) der Tetra Scientific Data and AI Cloud fungieren. Sie sind die seltene Person, die „alles kann“ – tiefgehende technische Semantik, Systemarchitektur und Geschäftsergebnisse miteinander verbindet. Sie werden der Eigentümer des Common Model & Exchange Layer unserer Plattform sein: eine Reihe von einheitlichen, wiederverwendbaren gemeinsamen Datenmodellen, die es ermöglichen, dass Daten nahtlos über verschiedene Kundenumgebungen fließen, während sie auf wahre Ontologie hinarbeiten.
Was Sie tun werden
- Common Data Model & Exchange Strategy: Entwerfen und besitzen Sie die Common Data Models (CDMs), die als universelle Sprache für wissenschaftliche Daten dienen.
- Empower Forward Deployed Engineering: Erstellen Sie die Datenverträge und standardisierten Definitionen, auf die sich FDEs verlassen können.
- Standardisierung vs. Flexibilität: Finden Sie das strategische Gleichgewicht zwischen starren globalen Standards und lokaler Flexibilität.
Semantic Architecture & Implementation
- Die „Wald“-Geschäftsausrichtung: Übersetzen Sie hochrangige Geschäftsziele in konkrete Datenmodellierungsstrategien.
- Die „Bäume“ – Praktisches Modellieren: Entwerfen und implementieren Sie komplexe Ontologien und Taxonomien.
- Software & Datenengineering-Integration: Arbeiten Sie direkt mit der Technik zusammen, um die Softwaresysteme zu entwerfen, die diese Modelle nutzen.
Cross-Functional Leadership & Governance
- Datenverträge & Governance: Etablieren Sie die „Regeln der Straße“ für Datenqualität und Konsistenz.
- Wissenschaftliche Übersetzung: Arbeiten Sie mit wissenschaftlichen Business-Analysten zusammen, um die Komplexität der biopharmazeutischen F&E zu entschlüsseln.
- Interoperabilität: Entwerfen Sie Modelle, die sicherstellen, dass unsere Daten FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) sind.
Fähigkeiten & Kompetenzen
- Common Data Model Expertise: Nachgewiesene Fähigkeit, gemeinsame Datenmodelle zu entwerfen.
- Datenvertragsdesign: Erfahrung in der Definition und Durchsetzung von Datenverträgen in einer Microservices- oder Plattformumgebung.
- Architektonische Vielseitigkeit: Fähigkeit, mühelos zwischen hochrangigem Systemdesign und detaillierter Entitätsbeziehungsmodellierung zu wechseln.
- Semantische Flüssigkeit: Tiefgehende praktische Expertise mit Standards des semantischen Webs.
Anforderungen
- 7+ Jahre Erfahrung in Datenarchitektur, Informatik oder technischer Produktleitung, insbesondere im Bereich Lebenswissenschaften.
- CDM Framework Expertise: Direkte, praktische Erfahrung mit der Implementierung und Erweiterung von Common Data Model-Frameworks.
- Terminologie & Standardisierung: Nachgewiesene Beherrschung der Standardisierung heterogener Daten.
- Plattform- & Austausch-Erfahrung: Erfahrung im Aufbau von Datenplattformen, bei denen Standardisierung und Wiederverwendbarkeit entscheidende Werttreiber waren.
- Technischer Hintergrund: Starke Kenntnisse in Softwareentwicklungskonzepten.
Bildung: Bachelor- oder Masterabschluss in einem relevanten Bereich (z.B. Medizinische Informatik, Informatik, Bioinformatik, Physik).
Data & Semantic Model Architect Arbeitgeber: TetraScience
TetraScience ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Delivery Managern nicht nur ein wettbewerbsfähiges Gehalt und Aktienoptionen in einem schnell wachsenden Unternehmen bietet, sondern auch eine unterstützende, teamorientierte Kultur fördert, die kontinuierliche Verbesserung schätzt. Mit flexiblen Arbeitsmöglichkeiten und der Bereitstellung von KI-gestützten Tools zur Automatisierung von Arbeitsabläufen ermöglicht TetraScience seinen Mitarbeitern, ihre Fähigkeiten zu erweitern und gleichzeitig bedeutende wissenschaftliche Ergebnisse für führende Unternehmen im Bereich Biopharma zu liefern. Hier haben Sie die Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten, das Innovation und persönliche Entwicklung in den Vordergrund stellt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data & Semantic Model Architect 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 TetraScience 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 Data & Semantic Model Architect 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 Data & Semantic Model Architect bei TetraScience gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei TetraScience 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 TetraScience entscheidend sein!
