Senior Scientific Data Architect & Data Modeler (all gender)

Wir sind die Gestalter von heute für die Welt von morgen.

Als einer der weltweit führender Entwicklungsdienstleister setzen wir uns bei ALTEN dafür ein, die Zukunft unserer Partner, die Karrieren unserer Mitarbeiter und die Herausforderungen für unsere Gesellschaft und Umwelt positiv zu gestalten.

Mehr als 50.000 Mitarbeiter in 30 Ländern arbeiten schon heute an innovativen Lösungen in verschiedenen Ingenieur- und IT-Branchen wie Automobil, Luft- und Raumfahrt, erneuerbare Energien, Medizintechnik und Bahntechnik.

DU…

- analysierst bestehende Datenlandschaften, Datenflüsse und wissenschaftliche Datenquellen im Life-Science-Umfeld
- entwickelst unternehmensweite Datenmodelle für Labor-, Forschungs- und Betriebsdaten sowie zentrale Data Products
- etablierst semantische Datenmodelle, Metadatenstandards und Datenklassifikationen zur Verbesserung der Datennutzung und Auffindbarkeit
- führst FAIR Data Principles und wissenschaftliche Datenstandards ein und entwickelst diese weiter
- konzipierst moderne Data Platforms auf Basis von Snowflake und AWS und entwickelst domänenübergreifende Datenarchitekturen
- arbeitest eng mit Laboren, R&D, IT und Data Science zusammen und unterstützt Analytics-, AI- und Data-Science-Anwendungen durch harmonisierte Datenstrukturen

Wir wertschätzen Vielfalt und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion / Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität.

Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.

Anforderungen

hast ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Bioinformatik, Mathematik, Naturwissenschaften oder einer vergleichbaren Fachrichtung; bringst mindestens acht Jahre Berufserfahrung in Data Architecture, Data Modeling oder Enterprise Data Management sowie Erfahrung in Pharma-, Biotechnologie-, Diagnostik- oder Laborumgebungen mit; verfügst über fundierte Kenntnisse moderner Datenarchitekturen, Datenplattformen und Datenmodellierung sowie praktische Erfahrung mit Snowflake, AWS und SQL; kennst Konzepte wie FAIR Data Principles, Data Mesh, Data Products, Metadata Management und Data Governance; bringst Erfahrung mit Semantic Layern, Ontologien und wissenschaftlichen Datenmodellen zur Harmonisierung komplexer Forschungs- und Labordaten mit; verfügst idealerweise über Kenntnisse in Scientific Informatics, Laboratory Informatics oder dem Allotrope Framework (AFO, ASM, ADM, ADF)