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 55000 - 70000 € 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, Biobank-, 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 Geschäftsinteressengruppen.
- Organisieren Sie Wissensaustausch-Sitzungen, um grundlegende Prinzipien der Datenwissenschaft an Projektteammitglieder zu vermitteln.
Universitätsabschluss in Statistik, Biologie, Informatik, Bioinformatik usw.
- ~3 - 5 Jahre relevante Berufserfahrung im Bereich Data Engineering im Bereich Life Sciences R&D.
- ~Erfahrung in der Datenaufbereitung, Modellierung, Integration und dem Vergleich einer breiten Palette 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 with SQL Arbeitgeber: wega
Als Arbeitgeber in der Pharma- und Life-Science-Branche bieten wir Ihnen nicht nur ein attraktives Vergütungsmodell, sondern auch ein hervorragendes Arbeitsumfeld, das auf die persönliche und berufliche Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter ausgerichtet ist. Mit über 30 Jahren Erfahrung in internationalen Projekten fördern wir eine Kultur des Wissensaustauschs und der Zusammenarbeit, die es Ihnen ermöglicht, Ihre Fähigkeiten in einem dynamischen Team zu entfalten und an innovativen Lösungen zu arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer with SQL erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Pharma- und Life-Science-Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Erfahrungen und zeige dein Interesse an Data Engineering – so wirst du schneller wahrgenommen!
✨Präsentiere deine Projekte!
Bereite eine kurze Präsentation deiner bisherigen Projekte vor, die deine Fähigkeiten in Datenanalyse und Machine Learning zeigen. Wenn du im Vorstellungsgespräch darüber sprichst, kannst du direkt zeigen, was du drauf hast!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen auf dich zukommen. Gehe aktiv auf Unternehmen zu, die dich interessieren, und frage nach möglichen Möglichkeiten. Zeige, dass du wirklich an einer Zusammenarbeit interessiert bist!
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du bei uns arbeiten möchtest, bewirb dich direkt über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert an die richtigen Leute gelangt!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer with SQL mit Bravour zu bestehen
Einige 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 nicht nur die richtigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen.
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, bevor du sie abschickst!
Zeig deine Erfahrungen!:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und wie du deine Fähigkeiten in der Praxis eingesetzt hast. Konkrete Beispiele helfen uns, deine Eignung für die Stelle besser zu verstehen.
Bewirb dich über unsere Website!:Um sicherzustellen, dass wir deine Bewerbung schnell und effizient bearbeiten können, bewirb dich bitte direkt über unsere Website. So bist du auf der sicheren Seite!
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 klinischen Daten und deine Kenntnisse in Machine Learning zu sprechen. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrung.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in SQL, SAS/R oder Python klar kommunizierst. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Aufgaben zu lösen, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren. Fragen zur Teamdynamik oder zu aktuellen Projekten sind immer gut!
