Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und programmiere Machine Learning-Modelle für innovative Pharma-Projekte.
- Unternehmen: Führendes IT-Serviceunternehmen in der Pharma- und Lebenswissenschaftsbranche.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und hervorragende Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Internationale Arbeitsumgebung mit Fokus auf Wissensaustausch und Teamarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitsdaten mit modernster Technologie und einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Engineering und Kenntnisse in Statistik und Machine Learning erforderlich.
Das prognostizierte 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. 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 in der erfolgreichen Verwaltung 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.
- Arbeiten Sie durch das gesamte Datenökosystem unserer Kunden, um deren Bedürfnisse zu verstehen und wo Informationen gefunden und gesammelt werden können.
- Bauen und programmieren Sie maschinelles Lernen auf Databricks und statistische Modelle basierend auf digitalen, molekularen, biobanking, klinischen oder Real World Evidence-Daten.
- Beraten Sie zu fortgeschrittener Datenanalyse sowohl in der Standardstatistik als auch in Aktivitäten des maschinellen Lernens.
- Unterstützen Sie die Bewertung der entworfenen Modelle und präsentieren Sie Ergebnisse durch Datenvisualisierung.
- Leiten Sie die Durchführung von Datenwissenschaftsexperimenten basierend auf Geschäftsanforderungen und Daten und präsentieren Sie die Ergebnisse den Geschäftspartnern.
- Organisieren Sie Wissensaustausch-Sitzungen, um grundlegende Prinzipien der Datenwissenschaft an Projektteammitglieder zu vermitteln.
Qualifikationen:
- Universitätsabschluss in Statistik, Biologie, Informatik, Bioinformatik usw.
- ~3 - 5 Jahre relevante Berufserfahrung im Bereich Data Engineering innerhalb des Life Sciences R&D-Bereichs.
- 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.
- Berufserfahrung 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 (SQL) (Permanent) Arbeitgeber: wega
Unser Unternehmen ist ein führender IT-Dienstleister im Pharma- und Life-Science-Sektor, der seit über 30 Jahren erfolgreich internationale Projekte umsetzt. Wir bieten nicht nur ein attraktives Vergütungs- und Sozialleistungsmodell, sondern fördern auch aktiv die Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter in einem hervorragenden Arbeitsumfeld. Bei uns haben Sie die Möglichkeit, in einem dynamischen Team zu arbeiten, das Innovation und Wissenstransfer schätzt, während Sie an bedeutenden Projekten mitwirken, die einen echten Unterschied in der Branche machen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer (SQL) (Permanent) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Pharma- und Life-Science-Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam Verbindungen aufbauen und vielleicht sogar Empfehlungen erhalten!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und Szenarien durchgehst. Wir können dir helfen, deine Antworten zu strukturieren und sicherzustellen, dass du deine Erfahrungen im Datenengineering klar und überzeugend präsentierst.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Daten! Teile Beispiele von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und erkläre, wie du Herausforderungen gemeistert hast. Lass uns zusammen deine Erfolge hervorheben, um die Arbeitgeber zu beeindrucken.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Person erreicht. Lass uns gemeinsam den nächsten Schritt in deiner Karriere gehen und die perfekte Stelle finden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer (SQL) (Permanent) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für Daten sollten in deiner Bewerbung rüberkommen. Vermeide es, einfach nur Standardfloskeln zu verwenden – wir wollen dich kennenlernen!
Pass deine Unterlagen an!:Schau dir die Stellenanzeige genau an und passe deinen Lebenslauf sowie dein Anschreiben an die Anforderungen an. Hebe relevante Erfahrungen hervor, die zeigen, dass du der perfekte Fit für die Rolle als Data Engineer bist.
Mach es übersichtlich!:Achte darauf, dass deine Bewerbung klar strukturiert und gut lesbar ist. Verwende Absätze, Aufzählungen und eine klare Schriftart, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können.
Bewirb dich über unsere Website!:Wir freuen uns, wenn du dich direkt über unsere Website bewirbst. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung bei uns ankommt und wir sie schnellstmöglich bearbeiten können!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei wega vorbereitet
✨Verstehe die Branche
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen und Herausforderungen der Pharma- und Life-Science-Branche vertraut. Zeige im Interview, dass du die Bedeutung von Daten in klinischen Studien und Forschungsprojekten verstehst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit hattest. Sei bereit, über deine Erfolge im Umgang mit großen Datensätzen, Machine Learning und statistischen Modellen zu sprechen. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrung.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Sei bereit, technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Aufgaben zu lösen, die deine Fähigkeiten in SQL, Python oder R testen. Übe vorher, um sicherzustellen, dass du deine Kenntnisse klar und präzise präsentieren kannst.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten, den verwendeten Technologien oder wie das Team zusammenarbeitet, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
