Senior Data Engineer

STELLENBESCHREIBUNG:

Abbott ist ein weltweit führendes Gesundheitsunternehmen, das Menschen hilft, in allen Lebensphasen erfüllter zu leben. Unser Portfolio lebensverändernder Technologien umfasst das gesamte Spektrum des Gesundheitswesens mit führenden Unternehmen und Produkten in den Bereichen Diagnostik, Medizintechnik, Ernährung und Marken-Generika. Unsere 114.000 Kolleginnen und Kollegen betreuen Menschen in mehr als 160 Ländern.

Hauptaufgaben:

Der Senior Data Engineer entwirft und implementiert skalierbare Datenlösungen zur Unterstützung der globalen Advanced Analytics (AA) innerhalb der EPD-Division und stimmt sich eng mit den Geschäftszielen und Stakeholdern ab.

Der Fokus liegt auf der Ermöglichung datengetriebener Entscheidungsfindung. Diese Rolle umfasst den Aufbau robuster Dateninfrastrukturen, die Pflege stabiler Pipelines und die Sicherstellung der Datenzugänglichkeit für AA-Initiativen. Der Engineer arbeitet mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um Analyse-Lösungen zu planen, zu entwickeln, bereitzustellen und zu integrieren, wobei geeignete Werkzeuge, Frameworks und Speichersysteme ausgewählt werden.

Zu den Hauptaufgaben gehört die Erstellung von hochwertigem, produktionsreifem Code, die Modernisierung von Altsystemen zu wiederverwendbaren Komponenten sowie die gemeinsame Entwicklung von Frameworks mit Kollegen aus Data Science und IT. Die Rolle unterstützt zudem die globale AA-Roadmap, indem sie Geschäftsanforderungen adressiert und sicherstellt, dass Datenlösungen messbaren Mehrwert für die Organisation schaffen.

Kernaufgaben:

• Entwicklung von Datenpipelines und Integration:

  • Aufbau, Pflege und Optimierung von End-to-End-Datenpipelines, die Daten aus mehreren Quellen erfassen, einlesen und verarbeiten, um die Verfügbarkeit und Zugänglichkeit der Daten für AA-Initiativen sicherzustellen.

  • Zusammenarbeit mit Geschäftsverantwortlichen und Fachexperten zur Modellierung von Datenlandschaften, Sicherung von Datenaustausch und Implementierung effektiver Datenintegrationsstrategien.

• Datenarchitektur & Cloud-Umgebungen:

  • Entwurf und Verwaltung von Datenumgebungen in der Cloud mit Schwerpunkt auf AWS, mit starkem Fokus auf Skalierbarkeit, Leistung und Sicherheit.

  • Nutzung verteilter Verarbeitungs-Frameworks (z. B. Apache Spark, Hadoop, Amazon Glue) und verschiedener Datenbanktechnologien (z. B. traditionelle RDBMS, NoSQL, MPP) zum Aufbau einer robusten Dateninfrastruktur für die Advanced Analytics der EPD.

• Zusammenarbeit und Best Practices:

  • Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, Engineers und IT zur Kuratierung, Aufbereitung und Vorbereitung von Daten für fortgeschrittene analytische Modelle.

  • Mitwirkung bei der Ableitung und kontinuierlichen Verfeinerung von AA-Richtlinien und Standards durch Synthese von Erkenntnissen aus priorisierten Initiativen („learning while doing and driving impact“).

  • Sicherstellung der Einhaltung von Daten- und Datenschutzstandards unter Berücksichtigung eines fundierten Verständnisses von Informationssicherheitsprinzipien.

• Mentoring und kontinuierliche Verbesserung:

  • Technische Führung und Mentoring von Junior Data Engineers, Förderung eines kollaborativen Umfelds, das die Lücke zwischen Geschäftsanforderungen und technischer Umsetzung schließt.

  • Auf dem Laufenden bleiben über neue Daten-Technologien und -Methoden und Integration innovativer Praktiken in die AA-Initiativen der EPD.

Mindestausbildung:

• Masterabschluss in einem relevanten Fachgebiet (z. B. angewandte Mathematik, Informatik, Elektrotechnik, angewandte Statistik)

Mindesterfahrung/Schulung:

• Mindestens 4–6 Jahre relevante Berufserfahrung im Bereich Data Engineering oder verwandten Rollen in größeren Unternehmen oder Konzernumgebungen, idealerweise mit Erfahrung in regulierten Branchen wie der Pharmaindustrie.

• Gute/solide Erfahrung im gesamten Datenlebenszyklus.

• Erfahrung mit Echtzeit- und Sensordaten ist von Vorteil.

• Nachgewiesene Fähigkeit, mit strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten zu arbeiten, Informationen zu extrahieren und Verknüpfungen zwischen unterschiedlichen Datensätzen zu erkennen.

• Starke Erfahrung mit mehreren Datenbanktechnologien wie: Verteilte Verarbeitung (Spark, Hadoop, EMR, Amazon Glue), traditionelle RDBMS (MS SQL Server, Oracle, MySQL, PostgreSQL), MPP (AWS Redshift, Teradata), NoSQL (MongoDB, Amazon DynamoDB, Cassandra, Neo4J, Amazon Athena)

• Programmiererfahrung in Python, Java oder Scala.

• Nachgewiesene Erfahrung in der Sicherstellung von Datensicherheit und Compliance für sensible Daten.

• Gutes Verständnis von Software-Engineering-Prinzipien.

• Gute Kenntnisse von Testframeworks und -bibliotheken.

• Starke Erfahrung und Interesse an Cloud-Plattformen mit Schwerpunkt auf AWS.

• Ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten.

• Ergebnisorientierter analytischer und kreativer Denker.

• Nachgewiesene Kommunikationsfähigkeiten.

• Innere Motivation, Menschen zu führen und Advanced Analytics für eine breitere Stakeholdergruppe zugänglicher zu machen.

• Fähigkeit, mit funktionsübergreifenden Teams zu arbeiten und Geschäft und Data Science näher zusammenzubringen – Beratungserfahrung ist von Vorteil.

• Fließende Englischkenntnisse sind erforderlich, weitere Sprachen sind von Vorteil.

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Das Grundgehalt für diese Position beträgt

An bestimmten Standorten kann die Gehaltsspanne von der angegebenen Spanne abweichen.

BERUFSFAMILIE:

ABTEILUNG:

STANDORT:

WEITERE STANDORTE:

ARBEITSZEIT:

REISEN:

MEDIZINISCHE ÜBERWACHUNG:

WESENTLICHE ARBEITSAKTIVITÄTEN: