Technischer Associate Director Datenarchitektur

Die Data Management Gruppe in Research Informatics (RX) sucht einen visionären und technisch versierten Datenarchitekten, der die Gestaltung und Implementierung von unternehmensweiten Datenarchitekturen leitet. Diese Rolle ist entscheidend, um sicherzustellen, dass biomedizinische Forschungsdaten KI-bereit, zugänglich und über wissenschaftliche Domänen hinweg interoperabel 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

- Entwurf und Weiterentwicklung von unternehmensweiten Datenarchitekturen, die wissenschaftliche Dateninteroperabilität und KI-Bereitschaft unterstützen.
- Definition und Implementierung technischer Stacks und APIs zur Ermöglichung eines sicheren, skalierbaren und leistungsfähigen Datenzugriffs.
- Etablierung formaler Datenarchitekturprozesse, die mit Richtlinien zum Forschungsdatenmanagement und FAIR-Prinzipien übereinstimmen.
- Zusammenarbeit mit Fachexperten zur Definition logischer Datenbereiche, Unterbereiche und kritischer Datenelemente (CDEs).
- Inventarisierung und Zuordnung physischer Datenrepositorys zu logischen Domänen und Unterstützung der Metadatenerfassung bei der Datenerstellung.
- Entwicklung konzeptioneller und logischer Datenmodelle und Dokumentation der Beziehungen zwischen Datenobjekten.
- Sicherstellung 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. Data Lakes, Data Warehouses).
- Zusammenarbeit mit IT-, Datenengineering- und Sicherheitsteams zur Sicherstellung von Compliance, Automatisierung und operativer Integration.
- Vorantreiben von Architekturverbesserungen und Standardisierung in wissenschaftlichen Daten-Workflows. ​

Wesentliche Anforderungen:

- Über 10 Jahre Erfahrung in Datenarchitektur, Datenengineering oder Softwareentwicklung.
- Über 5 Jahre Erfahrung in wissenschaftlicher Software oder Wirkstoffforschung.
- Masterabschluss oder gleichwertige Erfahrung in einem relevanten Bereich.
- Tiefgehende Expertise im Entwurf von Datenarchitekturen, APIs und technischen Stacks.
- Erfahrung mit RDF, Ontologien, Cloud-Plattformen (AWS, Google, Azure) und Graphdatenbanken.
- Starkes Verständnis von Labor-Daten-Workflows und wissenschaftlichen Datentypen (Biologie, Chemie, Klinik).
- Nachgewiesene Fähigkeit, wissenschaftliche und IT-Stakeholder 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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