Data Engineer (Databricks)
Data Engineer (Databricks)

Data Engineer (Databricks)

Berlin Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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wega

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und programmiere Machine Learning-Modelle auf Databricks für spannende Projekte im Gesundheitswesen.
  • Arbeitgeber: Innovatives Pharma-IT-Unternehmen mit einem dynamischen Teamgeist.
  • Mitarbeitervorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Andere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit hervorragenden Karrierechancen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse in der Pharmaindustrie und mache einen echten Unterschied.
  • Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Data Engineering und Kenntnisse in AWS Databricks sind erforderlich.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

Wir sind ein IT-Dienstleister für Pharma und Life Sciences, der seit über 30 Jahren erfolgreich 'state-of-the-art' Projekte für internationale Kunden durchführt. Unsere Berater arbeiten in unserem Büro in Basel, von zu Hause oder auf dem Gelände unserer Kunden. Wir sind eine dynamische, zukunftsorientierte und wachsende Organisation mit einem großartigen Teamgeist und immer auf der Suche nach gleichgesinnten Personen. Wenn Sie von Ehrgeiz getrieben sind und hochmotiviert von herausfordernden Aufgaben sowie finanziellen Anreizen, sind Sie hier genau richtig. Mit unserem attraktiven Vergütungs- und Sozialleistungsmodell ist dies eine großartige Gelegenheit, Ihr Verdienstpotenzial zu maximieren. Die Weiterentwicklung unserer Kollegen und Teammitglieder sowie ein hervorragendes Arbeitsklima gehören zu den höchsten Werten unseres Unternehmens.

Als erfahrener Data Scientist/Business Analyst haben Sie eine nachweisliche Erfolgsbilanz im erfolgreichen Management von Laborforschungs- oder klinischen Datenprojekten. Ihr beruflicher Hintergrund und Ihre Erfahrung ermöglichen es Ihnen, unsere Kunden effizient dabei zu unterstützen, die Brücke zwischen IT und Geschäft zu schlagen, um ihre IT-Landschaft aufzubauen und zu optimieren.

Ihre Verantwortungsbereiche:

  • Durcharbeiten des gesamten Datenökosystems unserer Kunden, um deren Bedürfnisse zu verstehen und Informationen zu finden und zu sammeln.
  • Aufbau und Programmierung von maschinellem Lernen auf Databricks und statistischen Modellen basierend auf digitalen, molekularen, Biobank-, klinischen oder Real World Evidence-Daten.
  • Beratung zu fortgeschrittener Datenanalyse sowohl in der Standardstatistik als auch in Aktivitäten des maschinellen Lernens.
  • Unterstützung bei der Bewertung der entworfenen Modelle und Präsentation der Ergebnisse durch Datenvisualisierung.
  • Durchführung von Datenwissenschaftsexperimenten basierend auf Geschäftsanforderungen und Daten und Präsentation der Ergebnisse an Geschäftspartner.
  • Beratung von Teammitgliedern zum Design und wissenschaftlichen Hintergrund statistischer Modelle.
  • Organisation von Wissensaustausch-Sitzungen, um grundlegende Prinzipien der Datenwissenschaft an Projektteammitglieder zu vermitteln.

Ihre Qualifikation und Erfahrung:

  • Universitätsabschluss in Statistik, Biologie, Informatik, Bioinformatik usw.
  • 3 - 5 Jahre relevante Berufserfahrung im Bereich Data Engineering im Bereich Life Sciences R&D.
  • Gutes Verständnis und praktische Erfahrung mit AWS Databricks.
  • Erfahrung in der Datenaufbereitung, Modellierung, Integration und dem Vergleich einer Vielzahl klinischer Datentypen.
  • Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Anwendung wichtiger Datenwissenschafts-, Statistik- und maschineller Lernalgorithmen (z.B. Data Science, Support Vector Machines, Neural Nets, Deep Learning, Machine Learning) und Methoden für explorative und bestätigende Datenanalysen in mittelgroßen bis großen Datensätzen.
  • Erfahrung in regulierten Umgebungen (GxP, GAMP, 21 CFR Part 11) und IT-Projekten.
  • Umfangreiche Erfahrung mit SAS/R und/oder Python, idealerweise in der Pharmaindustrie.
  • Gute Teamarbeit und Zusammenarbeit mit Personen mit technischen und nicht-technischen Hintergründen.
  • Starke Kommunikationsfähigkeiten, sowohl mündlich als auch schriftlich.
  • Arbeitserfahrung in einem internationalen Umfeld im Bereich Life Sciences.
  • Fließend in Englisch (in Wort und Schrift), gute Deutsch- oder Französischkenntnisse (in Wort und Schrift).

Data Engineer (Databricks) Arbeitgeber: wega

Unser Unternehmen ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und zukunftsorientierte Arbeitsumgebung in Basel bietet. Wir legen großen Wert auf Teamgeist, persönliche Weiterentwicklung und attraktive Vergütungspakete, die es unseren Mitarbeitern ermöglichen, ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Mit über 30 Jahren Erfahrung in der Pharma- und Life-Science-Branche bieten wir nicht nur spannende Herausforderungen, sondern auch die Möglichkeit, in einem internationalen Umfeld zu arbeiten und sich kontinuierlich weiterzubilden.
wega

Kontaktperson:

wega HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Data Engineer (Databricks)

Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!

Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Pharma- und Life-Science-Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam Verbindungen aufbauen und vielleicht sogar ein paar Insider-Tipps für offene Stellen bekommen!

Sei proaktiv bei der Kontaktaufnahme

Wenn du eine interessante Stelle siehst, zögere nicht, direkt die Ansprechpartner zu kontaktieren. Frag nach mehr Informationen oder zeig dein Interesse an der Position. Das zeigt Initiative und kann dir einen Vorteil verschaffen!

Bereite dich auf technische Interviews vor

Da du als Data Engineer arbeiten möchtest, solltest du deine technischen Fähigkeiten auffrischen. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Erfahrungen mit Databricks und anderen Tools zu demonstrieren. Lass uns sicherstellen, dass du glänzen kannst!

Bewirb dich über unsere Website

Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden und wir können dich schneller in den Auswahlprozess einbeziehen. Lass uns gemeinsam deinen Traumjob finden!

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer (Databricks)

Datenengineering
Maschinelles Lernen auf Databricks
Statistische Modellierung
Datenvisualisierung
Datenanalyse
Datenintegration
Erfahrung mit AWS Databricks
Kenntnisse in SAS/R und/oder Python
Teamarbeit
Kommunikationsfähigkeiten
Erfahrung in regulierten Umgebungen (GxP, GAMP, 21 CFR Part 11)
Kenntnisse in Statistik
Erfahrung mit klinischen Daten
Fließend in Englisch, gute Deutsch- oder Französischkenntnisse

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die zu unserem Teamgeist passen und sich mit unserer Vision identifizieren können.

Betone deine Erfahrungen: Stell sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen im Bereich Data Engineering und Life Sciences klar hervorhebst. Zeig uns, wie du in der Vergangenheit erfolgreich Projekte gemanagt hast und welche Tools du dabei verwendet hast.

Mach es übersichtlich: Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert und leicht zu lesen ist. Verwende klare Absätze und Aufzählungen, um deine Qualifikationen und Erfahrungen hervorzuheben. Wir lieben es, wenn wir schnell die wichtigsten Infos finden können!

Bewirb dich über unsere Website: Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt und wir sie schnell bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei wega vorbereitest

Verstehe die Datenlandschaft

Mach dich mit den spezifischen Datenökosystemen vertraut, die in der Pharma- und Life-Science-Branche verwendet werden. Überlege dir, wie du deine Erfahrungen im Umgang mit klinischen Daten und Databricks in das Gespräch einbringen kannst.

Bereite Beispiele vor

Denke an konkrete Projekte, bei denen du erfolgreich Datenmodelle erstellt oder Machine Learning angewendet hast. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast.

Zeige Teamgeist

Da Teamarbeit in dieser Rolle wichtig ist, solltest du betonen, wie du in der Vergangenheit mit verschiedenen Fachbereichen zusammengearbeitet hast. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, die deine Kommunikationsfähigkeiten und deinen Teamgeist betreffen.

Frage nach Weiterbildungsmöglichkeiten

Da das Unternehmen Wert auf die Weiterentwicklung seiner Mitarbeiter legt, zeige dein Interesse an Schulungen und Wissensaustausch. Stelle Fragen zu den Möglichkeiten, die dir helfen könnten, deine Fähigkeiten im Bereich Data Science weiter auszubauen.

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