Technischer Associate Director Datenarchitektur

Die Datenmanagementgruppe in der Forschungsinformatik (RX) sucht einen visionären und technisch versierten Datenarchitekten, der das Design und die Implementierung von unternehmensweiten Datenarchitekturen leitet. Diese Rolle ist entscheidend, um sicherzustellen, dass biomedizinische Forschungsdaten AI-bereit, zugänglich und interoperabel über wissenschaftliche Bereiche hinweg sind. Der Fokus liegt auf der Gestaltung robuster Datenarchitekturen, technischer Stacks und APIs, die eine nahtlose Datenintegration, Governance und Nutzung durch KI-Modelle und Datenwissenschaftler ermöglichen.

Hauptverantwortlichkeiten

- Entwerfen und Weiterentwickeln von unternehmensweiten Datenarchitekturen, die die Interoperabilität wissenschaftlicher Daten und die AI-Bereitschaft unterstützen.
- Definieren und Implementieren von technischen Stacks und APIs, um einen sicheren, skalierbaren und leistungsfähigen Datenzugriff zu ermöglichen.
- Etablieren formeller Datenarchitekturprozesse, die mit den Richtlinien für das Datenmanagement in der Forschung und den FAIR-Prinzipien übereinstimmen.
- Zusammenarbeit mit Fachexperten zur Definition logischer Datenbereiche, Unterbereiche und kritischer Datenelemente (CDEs).
- Inventarisierung und Zuordnung physischer Datenrepositories zu logischen Bereichen und Erleichterung der Metadatenerfassung bei der Datenerstellung.
- Entwicklung konzeptioneller und logischer Datenmodelle und Dokumentation der Beziehungen zwischen Datenobjekten.
- Sicherstellen der Übereinstimmung mit wissenschaftlichen Standards (z. B. HELM, CDISC) und Durchsetzung der Metadaten-Governance.
- Förderung der Erstellung von „born FAIR“-Daten und Unterstützung der Veröffentlichung von CDEs auf grundlegenden Plattformen (z. B. Datenseen, Lagerhäuser).
- Zusammenarbeit mit IT-, Datenengineering- und Sicherheitsteams, um Compliance, Automatisierung und betriebliche Integration sicherzustellen.
- Vorantreiben von architektonischen Verbesserungen und Standardisierung über wissenschaftliche Datenworkflows hinweg. ​

Wesentliche Anforderungen:

- Über 10 Jahre Erfahrung in der Datenarchitektur, Datenengineering oder Softwareentwicklung.
- Über 5 Jahre in wissenschaftlicher Software oder Arzneimittelentwicklungsumgebungen.
- Masterabschluss oder gleichwertige Erfahrung in einem relevanten Bereich.
- Tiefgehende Expertise in der Gestaltung von Datenarchitekturen, APIs und technischen Stacks.
- Erfahrung mit RDF, Ontologien, Cloud-Plattformen (AWS, Google, Azure) und Graphdatenbanken.
- Starkes Verständnis von Labor-Datenworkflows und wissenschaftlichen Datentypen (Biologie, Chemie, Klinisch).
- Nachgewiesene Fähigkeit, wissenschaftliche und IT-Interessengruppen um strategische Dateninitiativen zu vereinen.

Diese Rolle bietet eine einzigartige Gelegenheit, die Zukunft der Datenarchitektur in der biomedizinischen Forschung zu gestalten und transformative, KI-gesteuerte Erkenntnisse zu ermöglichen. ​
 

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