Associate Data Engineer — Roche

Descrizione completa

A Roche potete presentarvi come voi stessi, abbracciati per le qualità uniche che portate. La nostra cultura incoraggia l'espressione personale, il dialogo aperto e i legami genuini, dove siete valorizzati, accettati e rispettati per chi siete, permettendovi di prosperare sia personalmente che professionalmente. Questo è il modo in cui vogliamo prevenire, fermare e curare le malattie e garantire che tutti abbiano accesso alla salute oggi e per le generazioni a venire. Unisciti a Roche, dove ogni voce conta. La posizione L'organizzazione PTE (Pharma Technical Operations Digital Analytics & Operational Excellence) catalizzerà lo sviluppo globale e l'esecuzione della strategia di PT Digital and Operational Excellence per consentire a PT di realizzare le nostre promesse di performance. Costruiremo una forte comunità interfunzionale e inclusiva, metteremo il potere dei dati nelle mani del nostro popolo, svilupperemo ulteriormente le competenze Lean e Digital in PT, e scaleremo le nostre soluzioni Digital e Advanced Analytics, a beneficio dei nostri colleghi e pazienti. Il Capitolo Digital Data Backbone di PTE consentirà a questa visione di rendere disponibili i dati FAIR in tutta l'organizzazione che istituisce un approccio centrico decentralizzato, orientato al valore e al prodotto dati. Come membro del PTE Data Engineering and Architecture Team, lavorerai in ambienti multidisciplinari sfruttando i dati per fornire un impatto reale sui nostri processi e prodotti. Potrai lavorare a stretto contatto con un team di scienziati di dati, esperti di materia e altri ingegneri di dati al fine di curare, trasformare e costruire funzionalità che si nutrono direttamente nel nostro approccio di modellazione. Inoltre, contribuirai alla fornitura di prodotti dati FAIR. Questo ruolo richiede un individuo che può e vuole collaborare, ascoltare e imparare dai colleghi, sfidare con pensiero e priorità l'impatto del lavoro. Sarete responsabili di trovare miglioramenti nei modelli analitici avanzati e nell'architettura dei dati. Stiamo cercando qualcuno che possa adattarsi rapidamente ad un ambiente in continua evoluzione, ha una passione per imparare e si può fidare di lavorare nei migliori interessi dei colleghi. Responsabilità del lavoro

• Acquisire, ingerire e elaborare dati da più fonti e sistemi in piattaforme Big Data
• Costruire pipeline modulare per costruire caratteristiche e tavoli di modellazione
• Raccogliere requisiti chiari da PMI e esperti di processo.
• ruolo tecnico ibrido che interfa con le PMI di processo che utilizzano le tecnologie dell'arte, pur essendo in grado di comunicare idee complesse e intrattabili al pubblico non tecnico.
• Comprendere, valutare e mappare il paesaggio dei dati
• Lavorare con i nostri esperti di processo per modellare il loro paesaggio dati, ottenere estratti di dati e definire approcci di scambio dati sicuri
• Collaborare con i nostri scienziati di dati per mappare i campi dei dati per ipotesi e curare, wrangle, e preparare i dati per l'uso nei loro modelli analitici avanzati Responsabilità complementari
• Mantenere i nostri standard di sicurezza delle informazioni sull'impegno
• Definire lo stack di tecnologia da fornire dal nostro team di infrastrutture
• Utilizzare tecniche nuove e creative per dare impatto ai nostri clienti e ai progetti R&D interni Chi sei Istruzione e esperienza
• Laurea universitaria con un minimo di 3+ anni di esperienza lavorativa rilevante nell'industria bio-farmaceutica specializzata in scienze della produzione di bioprocesso e tecnologia o 5+ anni di esperienza lavorativa con una laurea in Statistica, Data Science, Matematica, Software Engineering, Bioinformatica o in un campo relativo. Conoscenza, abilità e abilità
• Costruzioni dati comprovate e significative.
• Capacità di costruire e gestire le pipeline di dati con Python, Scala o Java.
• Conoscenza delle best practice di ingegneria del software come le recensioni dei codici, i framework di prova, la manutenbilità e la leggibilità.
• L'esperienza di progetto commerciale orientata al cliente è utile, tra cui lavorare in team ravvicinati
• Capacità di lavorare su dati strutturati, semistrutturati e non strutturati, ex