Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite große Transformationsprojekte im Gesundheitswesen mit AI/ML und Datenarchitektur.
- Unternehmen: AWS, führender Anbieter von Cloud-Lösungen mit innovativer Unternehmenskultur.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Mentoring, Karrierewachstum und ein inklusives Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Vielfalt und kontinuierlichem Lernen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Gesundheitswesens mit modernster Technologie und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in der technischen Architektur und Führung von Teams.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 108000 - 132000 CHF pro Jahr.
Das Amazon Web Services Professional Services (ProServe) Team sucht einen Principal Delivery Consultant, der als technischer Leiter für großangelegte Transformationsprogramme im Gesundheitswesen und in den Lebenswissenschaften (HCLS) fungiert. In dieser Rolle als individueller Beitragender werden Sie die technische Vision über mehrere gleichzeitige Arbeitsströme hinweg definieren und besitzen, die sich auf AI/ML, Modernisierung von Datenplattformen und Unternehmensarchitektur erstrecken. Dies ist eine entscheidende Führungsrolle, die prägt, wie führende globale HCLS-Unternehmen Geschäftswert aus AI und Cloud-Computing schöpfen.
Sie bringen ein "T-förmiges" Profil mit: breite Kenntnisse in AI/ML, Modernisierung der Unternehmensarchitektur und Datenarchitektur sowie -engineering, kombiniert mit ausgeprägter Expertise in einem dieser technischen Bereiche. Sie werden tiefgehende technische Kenntnisse mit der Fähigkeit kombinieren, leitende Kundenvertreter (VP+) zu wichtigen Technologieentscheidungen zu beraten und technische Entscheidungen in Kunden- und Partnerteams ohne direkte Autorität zu beeinflussen.
Wesentliche Aufgaben:
- Eigentum der Unternehmensarchitektur & Technische Standards: Definieren und Besitzen der End-to-End technischen Architektur für großangelegte HCLS-Transformationsprogramme, Festlegung von Referenzarchitekturen, wiederverwendbaren Mustern und technischen Standards.
- Technische Beratung für Führungskräfte & Entscheidungsfindung: Überbrücken der Kluft zwischen den Erwartungen der Unternehmensarchitekten der Kunden und pragmatischer Lieferung.
- Teamübergreifende Abstimmung & Architektonische Governance: Förderung der Abstimmung zwischen Teams mit unterschiedlichen technischen Meinungen und Coaching von Ingenieuren.
- AI/ML, Daten- & Wissensarchitektur: Kontinuierliches Wachstum der Expertise in AI/ML und Datenengineering.
- AI-native Liefertransformation: Umsetzung von AI-DLC-Methoden zur Beschleunigung der Skalierung und des Tempos.
Über das Team:
AWS schätzt vielfältige Erfahrungen. Auch wenn Sie nicht alle bevorzugten Qualifikationen und Fähigkeiten erfüllen, ermutigen wir Kandidaten zur Bewerbung. Wir fördern eine Kultur der Inklusion, die es uns ermöglicht, stolz auf unsere Unterschiede zu sein.
Grundlegende Qualifikationen:
- 8+ Jahre Erfahrung in der Lieferung von Unternehmensarchitekturen.
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder verwandtem Bereich.
- Tiefe in einem oder mehreren technischen Bereichen: AI/ML, Modernisierung der Unternehmensarchitektur oder Datenarchitektur.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten auf Führungsebene.
- Nachgewiesene Fähigkeit, neue Liefermethoden zu übernehmen und zu fördern.
Bevorzugte Qualifikationen:
- AWS Professional-Level-Zertifizierungen.
- Erfahrung in der Gesundheits- und Lebenswissenschaftsbranche.
- Erfahrung in der Neugestaltung von Lieferabläufen, um AI-native zu werden.
- Nachgewiesene Expertise in der Gestaltung und Operationalisierung von agentischen AI-Systemen.
- Erfahrung in der Gestaltung von Datenplattformen in großem Maßstab.
Amazon ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir glauben leidenschaftlich daran, dass die Beschäftigung einer vielfältigen Belegschaft zentral für unseren Erfolg ist.
Principal Delivery Consultant- Technical Lead GenAI/ML & Data Science, Professional Services, A[...] in Zürich Arbeitgeber: Amazon Web Services (AWS)
Amazon Web Services bietet eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung, in der Mitarbeiter die Möglichkeit haben, an bedeutenden Transformationsprojekten im Gesundheitswesen und in den Lebenswissenschaften zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und persönlichem Wachstum fördert das Unternehmen eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Zusammenarbeit, während es gleichzeitig herausragende Leistungen und Ergebnisse für Kunden liefert. Die Position des Senior Engagement Managers ermöglicht es Ihnen, direkt Einfluss auf die Zukunft der Branche zu nehmen und dabei von einem globalen Netzwerk von Experten unterstützt zu werden.
Kontaktdaten:
Amazon Web Services (AWS) Recruiting-Team
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Principal Delivery Consultant- Technical Lead GenAI/ML & Data Science, Professional Services, A[...] in Zürich erhalten könntest
✨Tausch dich mit Datenexperten aus
Such nach lokalen Meetup-Gruppen oder Konferenzen in der Datenwissenschaft. Das ist eine super Gelegenheit, um mit Leuten zu reden, die schon in der Branche arbeiten, und eventuell sogar Insider-Tipps zu bekommen, wo Stellen zu vergeben sind.
✨Mach dich sichtbar mit Projekten
Erstelle ein paar spannende Projekte oder Analysen und teile sie auf Plattformen wie GitHub oder Kaggle. Wenn du einen coolen Algorithmus oder ein Data Vision Projekt hast, zeig es! Das bringt dich in die Sichtbarkeit und zeigt, was du drauf hast.
✨Kümmere dich um dein Netzwerk
Tausch dich mit ehemaligen Kommilitonen oder Professoren aus, die in der Datenwissenschaft tätig sind. Oft sind es die persönlichen Empfehlungen, die den Unterschied machen können, wenn es um die ersten Schritte in die Branche geht.
✨Bewirb dich direkt bei Firmen wie Amazon Web Services (AWS)
Gehe auf die Karriere-Seite von Amazon Web Services (AWS) und schau dir die offenen Stellen im Bereich Datenwissenschaft an. Nutze die Chance, direkt zu bewerben, weil das oft schneller und persönlicher ist als über Jobbörsen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Principal Delivery Consultant- Technical Lead GenAI/ML & Data Science, Professional Services, A[...] in Zürich mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Heb din technisches Wissen hervor:Sorg dafür, dass du in deinem CV und im Anschreiben deine Kenntnisse in Data Science-Tools wie Python, R oder SQL deutlich machst. Verlinke eventuell auf Projekte oder Studien, die du realisiert hast, um dein Wissen zu untermauern. Bei uns bei Amazon Web Services (AWS) suchen wir nach Leuten, die richtig mit Daten umgehen können!
Zahlenschwindler oder Problemlöser?:Überleg dir konkrete Beispiele, wie du mit Zahlen und Daten Herausforderungen gelöst hast. Das zeigt uns deine Fähigkeit, analytisch zu denken und komplexe Probleme zu bewältigen. In der Data Science sind solche Skills Gold wert!
Die perfekte Dokumentation:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, zeig uns deine Dokumentation! Gute Data Scientists präsentieren ihre Analysen und Resultate nachvollziehbar. So kannst du uns zeigen, dass du sowohl technische Skills hast als auch in der Lage bist, deine Arbeit verständlich zu kommunizieren.
Cooler Lebenslauf und Anschreiben:Dein Lebenslauf und dein Anschreiben sollten nicht nur ordentlich aussehen, sondern auch strukturiert und relevant für die Data Science sein. Mach deutlich, warum du bei Amazon Web Services (AWS) arbeiten möchtest und was dich an Data Science begeistert. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft zeigen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Amazon Web Services (AWS) vorbereitet
✨Data-Analysen ganz konkret
Mach dich bereit für technische Fragen über Datenanalysen und Statistiken. Du könntest gebeten werden, eine erste Datenanalyse durchzuführen oder Hypothesen mittels Daten zu validieren. Üb das mit echten Datensätzen, damit du die Tools wie Python oder R gut im Griff hast.
✨Das ideale Projekt-Portfolio
Sammle relevante Projekte in einem Portfolio, das dein Können zeigt. In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wollen die Arbeitgeber oft sehen, wie du an Herausforderungen herangegangen bist. Zeig uns deine besten Projekte, vielleicht sogar solche, die interessante Visualisierungen oder Machine Learning Modelle beinhalten.
✨Soft Skills sind nicht zu unterschätzen
Kommunikation ist ein wichtiger Teil im Data-Science-Bereich. Bereite dich darauf vor, darüber zu sprechen, wie du komplexe Daten für nicht-technische Stakeholder erklärt hast. Es könnte auch hilfreich sein, Beispiele zu teilen, wo du im Team gearbeitet hast, um Datenlösungen zu entwickeln.
✨Fragen zur Unternehmensstrategie
Mach dir Gedanken darüber, wie deine Rolle im Unternehmen Amazon Web Services (AWS) zum geschäftlichen Erfolg beitragen kann. Bereite Fragen vor, die aufzeigen, dass du deren Datenstrategie verstehst und wie du aktiv zur Verbesserung beitragen kannst. Das zeigt, dass du nicht nur technisches Wissen, sondern auch Interesse am Unternehmen hast.
