Lab Data Technology Specialist - Nestlé Research — Nestlé

Vollständige Beschreibung

Strategische Forschung

Standort: Lausanne, Schweiz Arbeitsmodell: Hybrid / Vollzeit 100% Vertragsart/Dauer: Permanent

Gestalten Sie die Zukunft durch wissenschaftliche Durchbrüche und Innovationen.

Als Lab Data Technology Specialist bei Nestlé Research in unserer Computational Sciences-Abteilung sind Sie dafür verantwortlich, unsere Labordatengrundlagen zu stärken, um den vollen Wert der von unseren wissenschaftlichen Instrumenten und Laborsystemen generierten Daten zu erschließen. An der Schnittstelle von Wissenschaft, Labordaten und moderner Datentechnik werden Sie die neuesten Datentechnologien und KI für Codierungswerkzeuge nutzen, um rohe, heterogene wissenschaftliche Daten in vertrauenswürdige, gut dokumentierte und wiederverwendbare Datenbestände umzuwandeln, die eine wirkungsvolle wissenschaftliche Forschung beschleunigen.

Wie Sie als Lab Data Technology Specialist etwas bewirken können

• Zusammenarbeit mit Laborbeteiligten. Datendomänenbesitzer, Labor-Business-Analysten zusammen mit Datenarchitekten und Ingenieuren, um funktionale Anforderungen in skalierbare und gut dokumentierte technische Lösungen zu übersetzen und so eine Abstimmung zwischen wissenschaftlichen Workflows und technologischen Fähigkeiten zu gewährleisten
• Ermöglichen Sie neue und bestehende Laborinstrumente durchgängig, vom Verständnis des wissenschaftlichen Workflows und der Datenausgaben bis hin zur Definition und Etablierung von Konnektivität und Datenfluss (LIMS, Robotik, Automatisierungsplattformen, nachgelagerte Systeme) in Zusammenarbeit mit IT-Netzwerken und Sicherheitsexperten.
• Zusammenarbeit mit internen und externen Fachleuten, um Anpassungen an verwendete digitale Laborplattformen (LIMS, Instrumentenintegration, technologiespezifische Datenverarbeitung, Metadatenerfassung) im Hinblick auf Effizienz, Qualität, Rückverfolgbarkeit und Governance by Design vorzuschlagen und umzusetzen
• Identifizieren Sie Möglichkeiten, den Wert von Labordaten aus verschiedenen Quellen zu erhöhen, indem Sie Datentechnologien nutzen (Datenintegrationen, Data Warehousing, automatisierte Datenqualitätsprüfungen usw.)
• Unterstützung von Testing, Deployment, Change Management und kontinuierlicher Verbesserung konformer, skalierbarer Laborlösungen, einschließlich KI-fähiger Möglichkeiten zur Stärkung des Datenflusses und zur Wertschöpfung aus Labordaten

Was dich erfolgreich macht

• Bachelor- oder Master-Abschluss in einer wissenschaftlichen oder computergestützten Disziplin (z. B. Chemie, Biowissenschaften, Bioinformatik, Cheminformatik, Data Engineering, Informatik) oder gleichwertige Erfahrung.
• Fundierte Erfahrung in der Anwendung von Data Engineering auf wissenschaftliche Labordaten
• Erforderliche technische Fähigkeiten

• LIMS-Anpassung, Datenmodelle und Integration.
• Integration von Laborinstrumenten, Anwendungen, Robotern und IoT mit Referenzdatenbanken und Data Warehouses (z.B. Snowflake).
• Solides Verständnis des Ökosystems für Laborlösungen: ELN, CDS, LES, Multi-Omics-Pipelines, IoT-verbundene Geräte, Barcode-Systeme usw.
• Programmierung (z.B. Python, R, Java, Groovy).
• Data Engineering und Modellierung — ETL/ELT (Airflow, dbt), APIs, Orchestrierung, SQL/NoSQL — mit technischer Strenge (Git, CI/CD, Testen, Datenqualität, Beobachtbarkeit, Reproduzierbarkeit).
• Nice-to-have technische Fähigkeiten
• Semantische Modellierung, Ontologien und Wissensgraphen (z. B. RDF / SPARQL, biomedizinische / chemische Vokabulare).
• FAIR Datenimplementierung, Metadatenmanagement und Lineage Tooling
• KI/ML und Analytics-Anwendungsfälle für wissenschaftliche Daten ermöglichen
• Domänenexposition in Chemie, Biologie, Lebensmittel oder Omik
• Reporting-Tools (z.B. DASH, Streamlit, Power BI) sind von Vorteil
• Einsatz von Agentic AI zur Automatisierung von Data Engineering-Aktivitäten
• Erforderliche nichttechnische Fähigkeiten
• Starke Problemlösung und praktische Denkweise
• Hervorragende Kommunikation und Stakeholder Management Fähigkeiten
• Erfahrung in der Zusammenarbeit mit externen Anbietern und Datenexperten und der Förderung der Lieferung durch andere
• Fähigkeit, in funktionsübergreifenden und internationalen Teams zu arbeiten
• Starke organisatorische und Priorisierung Fähigkeiten
• fließend gesprochenes und geschriebenes Englisch

Bei Nestlé Research stellen wir Menschen in den Mittelpunkt von allem, was wir tun.

Unsere Vorteile sind darauf ausgerichtet, Ihr Wachstum und Wohlbefinden zu unterstützen, damit Sie bei der Arbeit und im Leben gedeihen können:

• Flexible Arbeitsoptionen, einschließlich hybrider Arbeitsmöglichkeiten (für Office-basierte Rollen)
• Bezahlter Urlaub über die gesetzlichen Anforderungen hinaus
• Lern- und Entwicklungsmöglichkeiten, um Ihre Karriere zu erweitern
• Leistungsbasierter Bonus
• Gesundheitsbeitrag und Zugang zum Employee Assistance Program
• Starker Arbeitgeberbeitrag zu Ihrem Pensionsplan
• Großzügiger Elternurlaub und umfassende Familienunterstützungslösungen
• Attraktive Mitarbeiterrabatte für verschiedene Produkte und Dienstleistungen

Was Sie von unserem Einstellungsprozess erwarten können

Wir verpflichten uns zu einer inklusiven und respektvollen einstellungserfahrung und freuen uns, bei bedarf angemessene unterkünfte zu bieten. Unsere Arbeitsplätze sind vollständig zugänglich und werden von einer starken Sicherheitskultur mit modernen Installationen und Verfahren unterstützt, um eine sichere Umgebung für alle zu gewährleisten.

Der Einstellungsprozess umfasst in der Regel ein Videointerview mit Talent Acquisition, ein Interview mit dem Einstellungsteam und eine abschließende Diskussion und ein Angebot. Wir überprüfen Bewerbungen, sobald sie eingegangen sind, und schließen die Rolle, sobald eine starke Liste relevanter Kandidaten identifiziert wurde, daher empfehlen wir Ihnen, sich frühzeitig zu bewerben. Alle Informationen werden vertraulich behandelt.

Bleiben Sie wachsam: Nestlé wird Kandidaten nur über offizielle Firmen-E-Mail-Adressen kontaktieren und zu keinem Zeitpunkt des Einstellungsprozesses Zahlungen oder sensible persönliche Informationen verlangen.

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