Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle fortschrittliche Analysen und unterstütze datengestützte Entscheidungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich digitale Technologien mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Tolle Karrierechancen in einem kreativen und unterstützenden Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Transformation und beeinflusse wichtige Geschäftsentscheidungen.
- Qualifikationen: 3+ Jahre Erfahrung in Datenwissenschaft oder verwandten Bereichen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56700 - 69300 CHF pro Jahr.
Position Overview - Basic Functions & Responsibility
Digital ist der Multiplikator, der es Development Sciences und Clinical Supply (DSCS) ermöglicht, bessere Experimente schneller durchzuführen, effizientere Einreichungen und Markteinführungen zu realisieren, robustere Lieferketten aufzubauen und Entscheidungen mit höherem Vertrauen über das Portfolio hinweg zu treffen. Die DSCS Digital Technologies (DDT) Organisation hat die Aufgabe, innovative digitale Technologien zu entwickeln und einzuführen, die den Erwerb, die Automatisierung und die Nutzung von Daten vorantreiben, um Einblicke, Effizienz und Qualität der DSCS-Prozesse und -Methoden zu verbessern.
Die DSCS Digital Technologies (DDT) Organisation innerhalb unseres Forschungsteams ist verantwortlich für die digitale Transformation, Datenarchitektur und Technologielösungen, die die Ausführung und den Betrieb innerhalb der DSCS-Organisation ermöglichen. Der Senior Specialist, Decision Intelligence ist eine technische Rolle, die für die Entwicklung fortschrittlicher Analytik und operationale Forschungsfähigkeiten verantwortlich ist, um datengestützte Entscheidungen zu ermöglichen und die Geschäftsabläufe von DSCS zu informieren. Diese Rolle konzentriert sich auf Modellierung, Simulation und Optimierungsrahmen zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme.
Der Senior Specialist, Decision Intelligence wird:
- Die Übersetzung von Geschäftsproblemen in mathematische Modelle für die Simulation und Optimierung von Geschäftsprozessen unterstützen.
- Robuste und nachhaltige Analytik aufbauen, die nahtlos mit WebApps und/oder Agenten integriert werden kann, um die Benutzerinteraktion zu optimieren.
- Probabilistische Prognosen und stochastische Optimierungstechniken entwickeln und implementieren, um strategische Entscheidungen unter Unsicherheit zu ermöglichen.
- Als Business Analyst fungieren, um Geschäftsfälle für neue digitale Fähigkeiten zu unterstützen.
- KPI definieren und verfolgen, die mit dem Wertversprechen für die digitale Transformation innerhalb von DSCS übereinstimmen.
- Zur Gestaltung, zum Aufbau und zur Implementierung moderner Datenfundamente und Pipelines beitragen.
- Zur Entwicklung benutzerdefinierter Webanwendungen (WebApps) beitragen, die es Geschäftsanwendern ermöglichen, nahtlos mit Datenprodukten und Modellausgaben zu interagieren.
- Strategisch mit dem DSCS Digital Technologies-Team zusammenarbeiten, um Routinearbeiten durch fortschrittliche Automatisierungs- und KI-Tools zu optimieren.
- Zur Weiterentwicklung der DDT Decision Intelligence Strategic Roadmap beitragen und wiederverwendbare Komponenten entwickeln, die Entscheidungsintelligenzfähigkeiten in verschiedenen Geschäftsbereichen unterstützen.
Primäre Aktivitäten
- Übersetzung von Anforderungen: Geschäftsprozesse und/oder Stakeholder-Anforderungen in genaue mathematische Darstellungen und technische Spezifikationen für entsprechende Modelle, Agenten und Datenprodukte übersetzen.
- Entscheidungsintelligenzstrategie: Daten- und Modellausgaben in klare, prägnante und interpretierbare Geschäftseinblicke übersetzen. Mit dem Digital Operations Change Management und funktionalen SMEs zusammenarbeiten, um KI-gestützte Entscheidungsprozesse innerhalb von DSCS zu definieren und umzusetzen.
- Entwicklung von Geschäftsfällen: In Zusammenarbeit mit DSCS SMEs den Geschäftfall entwickeln und den Wert des neuen digitalen Angebots artikulieren.
- Leistungsüberwachung: KPIs definieren und verfolgen, um den durch die digitale Transformation innerhalb der DSCS-Organisation realisierten Wert zu überwachen.
- Modellierung & Simulation: Mathematische Modelle entwickeln, um Geschäftsprozesse zu simulieren und/oder zu optimieren, wobei Techniken wie maschinelles Lernen, diskrete Ereignissimulation und Optimierung verwendet werden.
- Datenengineering: In Zusammenarbeit mit dem Digital Operations Shared Services-Team skalierbare Datenpipelines aufbauen und optimieren, die Databricks, Python, Dataverse und fortgeschrittenes SQL nutzen. Rohdaten in kontextualisierte, KI-bereite Datenprodukte transformieren.
- Agentic AI: In Zusammenarbeit mit dem Agentic Intelligence-Team agentische KI-Workflows testen und implementieren, um Entscheidungsprozesse zu automatisieren und proaktive Geschäftseinblicke zu generieren.
- Webanwendungsentwicklung: In Zusammenarbeit mit dem Digital Operations Shared Services-Team benutzerfreundliche WebApps entwickeln und bereitstellen, um die Interaktion mit Daten und Analysen zu unterstützen.
- Entwicklung & Code-Management: Moderne Entwicklungsumgebungen (VS Code) und KI-Coding-Assistenten (Cline) zusammen mit GitHub für eine robuste Versionskontrolle von Skripten, Anwendungen und Datenmodellen nutzen, um die Codequalität sicherzustellen.
- Systemarchitektur: Eng mit Systemarchitekten zusammenarbeiten, um skalierbare, sichere und effiziente DevOps zu gewährleisten.
- Dokumentation & Befähigung: Prozesse, Code, mathematische Modelle, Datenmodelle und Systemarchitekturen dokumentieren; Schulungen und technischen Support für Endbenutzer bereitstellen, wenn neue digitale Fähigkeiten eingeführt werden.
Erforderliche Fähigkeiten und Qualifikationen
- Erfahrung: 3+ Jahre in Datenwissenschaft, operationale Forschung, Datenengineering oder einer verwandten hochtechnischen Rolle. Erfahrung in der pharmazeutischen Entwicklung und/oder klinischen Lieferkette wird stark bevorzugt. Verständnis von CMC-Entwicklung über Modalitäten hinweg (z.B. kleine Moleküle, große Moleküle, Impfstoffe) bevorzugt.
- Kerntechnologiestack: Starke Expertise in Python. Erfahrung im Aufbau und in der Bereitstellung fortschrittlicher Modelle des maschinellen Lernens. Databricks- und MLOps-Erfahrung bevorzugt.
- Business Analyse: Nachweisliche Erfolge bei der Erfassung komplexer Anforderungen von nicht-technischen Stakeholdern und deren Übersetzung in umsetzbare technische Roadmaps.
- Agentic AI & Automatisierung: Vertrautheit mit oder starkes Interesse an agentischer KI und der Integration von KI-Agenten in Arbeitsabläufe.
- DevOps & Entwicklerwerkzeuge: Nachgewiesene Erfahrung mit GitHub für die Versionskontrolle. Sicher im Umgang mit KI-unterstützten Entwicklungstools wie Cline. Beherrschung der Arbeit in VScode oder einer anderen gleichwertigen integrierten Entwicklungsumgebung. Erfahrung in der Bereitstellung von Apps oder Agenten bevorzugt.
- Analytische Fähigkeiten: Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten, um komplexe geschäftliche Herausforderungen zu bewältigen und in mathematische Problemstellungen und entsprechende technische Lösungen zu übersetzen.
- Zusammenarbeit & Einfluss: Nachgewiesene Fähigkeit, starke, vertrauensvolle Beziehungen aufzubauen, um Prioritäten mit einer vielfältigen Gruppe von technischen und nicht-technischen Stakeholdern umzusetzen.
- Kommunikation: Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten; nachgewiesene Fähigkeit, technische Konzepte klar an nicht-technische Stakeholder zu kommunizieren.
- Unabhängigkeit: Unabhängige Entscheidungsfähigkeit mit einem proaktiven Ansatz zur Ergebniserzielung.
Bildung und Fähigkeiten
- Bildung: Bachelor-Abschluss mit 3+ Jahren Erfahrung in Ingenieurwesen, operationale Forschung, Datenwissenschaft oder einem vergleichbaren technischen Bereich.
Sr. Specialist, Decision Intelligence (m/f/d) in Luzern Arbeitgeber: MSD
MSD bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, in der Innovation und Zusammenarbeit gefördert werden. Als Strategic Global Clinical Supply Planner haben Sie die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die einen direkten Einfluss auf die Gesundheitsversorgung haben. Zudem profitieren Sie von umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung, während Sie Teil eines globalen Teams sind, das sich für Exzellenz und Compliance einsetzt.
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Sr. Specialist, Decision Intelligence (m/f/d) in Luzern 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 MSD
Gehe auf die Karriere-Seite von MSD 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 Sr. Specialist, Decision Intelligence (m/f/d) in Luzern 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 MSD 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 MSD arbeiten möchtest und was dich an Data Science begeistert. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft zeigen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei MSD 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 MSD 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.
