Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Entwicklung von skalierbaren Datenarchitekturen und -lösungen für reale Evidenz.
- Unternehmen: Innovatives Pharmaunternehmen mit Fokus auf Datenengineering und KI.
- Vorteile: Flexibles Gehalt, hybride Arbeitsmodelle und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit vielfältigen Karrieremöglichkeiten und einem inklusiven Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und mache einen echten Unterschied in der Gesundheitsbranche.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering, starke Kenntnisse in Python und SQL erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Der Senior Lead Data Engineer innerhalb von RWDS&AI leitet das Design und die Weiterentwicklung skalierbarer Datenarchitekturen, Plattformen und Betriebsstandards, die die Generierung von Real-World Evidence (RWE) über Global Medical & Evidence unterstützen. Die Rolle kombiniert tiefgehende Ingenieurexpertise mit strategischer technischer Führung und gestaltet das technische Rückgrat, das verschiedene Quellen von Real-World-Daten (RWD) mit sicheren, reproduzierbaren und AI/ML-fähigen Analyseumgebungen verbindet, die die Produktkommerzialisierung, das Lebenszyklusmanagement und entscheidungsrelevante Evidenz unterstützen.
IHRE AUFGABEN UND VERANTWORTUNGEN
- Leitung des Designs, der Architektur und der kontinuierlichen Weiterentwicklung skalierbarer Datenpipelines, Datenprodukte und Ingenieurframeworks, die komplexe Real-World-Daten in vertrauenswürdige, wiederverwendbare und AI/ML-fähige Vermögenswerte für die Evidenzgenerierung und Entscheidungsfindung umwandeln.
- Entwicklung und Implementierung robuster, cloud-basierter Ingenieurlösungen, die Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Sicherheit, Transparenz und Geschwindigkeit bei der Einsichtnahme über analytische und AI/ML-Anwendungsfälle verbessern.
- Festlegung und Weiterentwicklung von Ingenieurstandards für Datenaufnahme, -transformation, -orchestrierung, -überwachung, Metadatenmanagement, Versionskontrolle und Dokumentation, um wiederverwendbare Fähigkeiten zu schaffen, die langfristige geschäftliche und wissenschaftliche Bedürfnisse unterstützen.
- Förderung der verantwortungsvollen Einführung von AI-fähigen Ingenieurpraktiken durch Einbettung von Governance, Validierung, Beobachtbarkeit und Qualitätskontrollen in die Daten- und Plattformentwicklungsprozesse.
- Aufbau und Pflege von Qualitätsrahmen, die Datenintegrität, Rückverfolgbarkeit, Datenschutz, Compliance und operative Exzellenz während des gesamten Datenlebenszyklus sicherstellen.
- Technische Führung und Mentoring von Dateningenieuren und funktionsübergreifenden technischen Teams, Förderung einer Kultur der Zusammenarbeit, des kontinuierlichen Lernens, der Innovation und der Ingenieurexzellenz.
- Enge Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern, Produktteams, Kollegen aus Global Medical & Evidence, IT und externen Partnern, um wissenschaftliche und geschäftliche Herausforderungen in skalierbare Plattformfähigkeiten, wiederverwendbare Datenprodukte und AI-fähige Lösungen zu übersetzen.
- Beitrag zur strategischen Ausrichtung von RWDS&AI durch Gestaltung von Plattform-Roadmaps, besten Ingenieurpraktiken, AI/ML-Fähigkeitsinitiativen und nächsten Generationen von Datenfähigkeiten, während Sie die Organisation in internen und externen technischen Gemeinschaften vertreten.
- Sie haben einen PhD (bevorzugt) oder MSc in Data Engineering, Informatik, Software Engineering, Data Science, Bioinformatik, Mathematik, Statistik, Physik, Ingenieurwesen, Computational Science oder einem verwandten Bereich.
- Sie bringen umfangreiche Berufserfahrung in Data Engineering, Software Engineering, Plattformengineering, Analytics Engineering oder einer ähnlichen technischen Disziplin mit. Erfahrung im Gesundheitswesen, in den Lebenswissenschaften oder in der Pharmaindustrie ist ein großer Vorteil.
- Sie haben erfolgreich komplexe Ingenieurobjekte geleitet, moderne Datenplattformen entworfen und skaliert sowie das Wachstum technischer Teams durch Mentoring und Wissensaustausch unterstützt.
- Sie verfügen über tiefgehende Expertise in Real-World-Daten (RWD) und können skalierbare, wiederverwendbare Datenlösungen entwerfen, technische Standards definieren, die Datenmachbarkeit bewerten und komplexe Forschungs- und AI/ML-Anwendungsfälle unterstützen.
- Sie sind sehr versiert in Python und SQL und haben nachweislich die Fähigkeit, wartbare, skalierbare und produktionsbereite Ingenieurlösungen zu entwickeln, die geschäftlichen Mehrwert schaffen.
- Sie bringen fortgeschrittene Kenntnisse in Machine Learning Engineering, Software Engineering und AI-fähigen Plattformen mit, einschließlich ML-fähiger Datenprodukte, Feature Stores, Modellbereitstellungsinfrastruktur, Workflow-Orchestrierung und produktionsgerechten Analyseumgebungen.
- Sie haben umfangreiche Erfahrungen mit Dateninfrastruktur, Datenmodellierung, Ontologien, Datenqualität und Validierungsrahmen, um Reproduzierbarkeit, Interoperabilität, Sicherheit, Compliance und Skalierbarkeit über moderne Cloud-Umgebungen hinweg sicherzustellen.
- Sie sind ein kollaborativer und strategischer Denker mit starken Kommunikations-, Stakeholder-Management-, Systemdenken- und Problemlösungsfähigkeiten und kommunizieren fließend in Englisch, sowohl schriftlich als auch mündlich.
WAS WIR BIETEN
- Unser Leistungspaket ist flexibel, wertschätzend und auf Ihren Lebensstil zugeschnitten.
- Wir gewährleisten Ihre finanzielle Stabilität mit einem wettbewerbsfähigen Gehalt zwischen 109.800€ und 138.500€ pro Jahr (Vollzeit) plus einem variablen Bestandteil und einem globalen aktienbasierten Cash-Plan.
- Ob hybride Arbeitsmodelle oder Teilzeitregelungen: Wann immer es möglich ist, haben Sie die Flexibilität, so zu arbeiten, wie, wann und wo es am besten für Sie ist.
- Ihre Familie hat oberste Priorität. Wir bieten liebevolle Unternehmens-Kitas an mehreren Standorten, Unterstützung bei der Suche nach Kinderbetreuung, Freizeit für die Pflege älterer oder abhängiger Familienmitglieder, Sommerlager für Kinder und vieles mehr.
- Wir unterstützen Ihr berufliches Wachstum durch Zugang zu Lern- und Entwicklungsmöglichkeiten, Schulungsprogrammen über die Unternehmens-Lernakademie, Entwicklungsgespräche sowie Coaching- und Mentoring-Programme.
- Wir fördern das Gesundheitsbewusstsein und Möglichkeiten zur Selbstpflege durch verschiedene Maßnahmen, wie kostenlose Gesundheitschecks beim Unternehmensarzt.
- Wir begrüßen Vielfalt, indem wir ein inklusives Arbeitsumfeld bieten, in dem Sie willkommen geheißen, unterstützt und ermutigt werden, Ihr ganzes Ich zur Arbeit zu bringen.
Das Unternehmen begrüßt Bewerbungen von allen Personen, unabhängig von Rasse, nationaler Herkunft, Geschlecht, Alter, körperlichen Merkmalen, sozialer Herkunft, Behinderung, Gewerkschaftszugehörigkeit, Religion, Familienstand, Schwangerschaft, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Geschlechtsausdruck oder einem anderen unrechtmäßigen Kriterium gemäß geltendem Recht. Wir verpflichten uns, alle Bewerber fair zu behandeln und Diskriminierung zu vermeiden.
Standort: Deutschland : Berlin : Berlin
Division: Pharmazeutika
Referenzcode: 877431
Senior Lead Data Engineer (w/m/d) Arbeitgeber: United States Digital Space LLC
Reserved ist ein dynamisches und wachsendes Modeunternehmen, das seinen Mitarbeitenden eine inspirierende Arbeitsumgebung bietet. Mit einer modernen Arbeitswelt, attraktiven Rabatten und umfangreichen Benefits wie Bike Leasing und betrieblicher Altersvorsorge fördern wir nicht nur die Work-Life-Balance, sondern auch die persönliche und berufliche Entwicklung unserer Mitarbeiter. In Mannheim hast du die Möglichkeit, in einem kreativen Team zu arbeiten und deine Leidenschaft für Mode in einem unterstützenden Umfeld auszuleben.
Kontaktdaten:
United States Digital Space LLC Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Lead Data Engineer (w/m/d) 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 United States Digital Space LLC 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 Lead Data Engineer (w/m/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 Lead Data Engineer (w/m/d) bei United States Digital Space LLC gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei United States Digital Space LLC 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 United States Digital Space LLC entscheidend sein!
