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iiT Research & Development GmbH

Data Engineer (m/w/d)

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Titelbild

Data Engineer (m/w/d)

Über den Job

Anstellungsart

Vollzeit (Festanstellung)

Gehalt

ab 77.000 € jährlich

Positionsebene

Berufserfahrung

Arbeitsmodell

On-site

Dienstort

Salzburg (Stadt)

Berufsfelder

IT, EDV

Offene Stellen

1 Stelle offen für diese Position

Über das Unternehmen

Mitarbeiter*innenanzahl

1 - 10 Mitarbeiter*innen

Standorte

Salzburg

Standort: Salzburg, Österreich
Umfang: Vollzeit (40 h/Woche)

Die iiT Research & Development GmbH ist im Bereich der internationalen Krebsforschung tätig. Wir suchen derzeit eine organisierte, proaktive und hochqualifizierte Persönlichkeit als Data Engineer zur Verstärkung unseres Teams in Salzburg.

Ihre Rolle

Als Data Engineer konzipieren und skalieren Sie ein leistungsstarkes Ökosystem für Gesundheitsdaten. Sie schließen die Lücke zwischen komplexen technischen Datenpipelines und strengen Qualitätsmanagementsystemen (QMS), wie der DIN ISO 13485. Ihre Arbeit stellt sicher, dass integrierte klinische Metadaten und biologische Multi-Omics-Daten (z. B. Transkriptomik und Genomik) automatisiert, reproduzierbar und vollständig konform mit EU-Vorschriften (MDR, IVDR und DSGVO) bleiben.


Ihre Aufgabenbereiche

1. Datenerfassung & klinisches Management

  • Multi-Modale Integration: Kuratierung integrierter Datensätze, die klinische Metadaten mit biologischen (GEO, TCGA, ArrayExpress) und Labordaten kombinieren.

  • Automatisierte Suche: Aufbau automatisierter Systeme für den keyword-basierten Abruf und die Integration von Datensätzen aus öffentlichen Repositories.

  • Interoperabilitätsstandards: Harmonisierung heterogener Daten unter Verwendung von HL7 FHIR, DICOM und SNOMED CT, um eine nahtlose klinische Integration zu gewährleisten.

2. Automatisierte Pipelines & Orchestrierung

  • End-to-End ETL/ELT: Design skalierbarer Pipelines für die Datenaufnahme, Normalisierung und Handhabung fehlender oder inkonsistenter Daten.

  • Workflow-Orchestrierung: Einsatz von Apache Airflow zur Verwaltung komplexer Vorverarbeitungspfade, einschließlich Imputation und Qualitätskontrolle.

  • Rückverfolgbarkeit: Führung strenger Dokumentationen, Versionierungen und Audit-Trails, um 100 % Reproduzierbarkeit und Audit-Bereitschaft für Benannte Stellen (Notified Bodies) zu garantieren.

3. Datenarchitektur & fortgeschrittene Integration

  • Domänen-Harmonisierung: Standardisierung von Identifikatoren und Ontologien über verschiedene klinische Aufzeichnungen und biologische Daten hinweg.

  • Infrastruktur-Exzellenz: Design und Wartung von Data Lakes und Warehouses, die für Machine Learning, NLP und klinische Entscheidungsunterstützung optimiert sind.

4. Governance, Sicherheit & Compliance

  • Regulatorische Konformität: Sicherstellung, dass die gesamte Infrastruktur der EU MDR (2017/745) und IVDR (2017/746) sowie der DIN ISO 13485 entspricht.

  • Datenschutz: Implementierung granularer Zugriffskontrollen, Datenschutz-Folgenabschätzungen (DPIA) und ethischer KI-Frameworks zum Schutz sensibler Patienteninformationen.

Ihr Profil

  • Ausbildung: BSc/MSc in Bioinformatik, Informatik, Data Science oder einem verwandten naturwissenschaftlich-technischen Bereich.

  • Erfahrung: 3–5+ Jahre Erfahrung im Data Engineering in regulierten Sektoren (Medizintechnik, Gesundheitswesen oder Life Sciences).

  • Technical Stack: * Exzellente Kenntnisse in Python (inkl. ML Frameworks) und SQL.

    • Praktische Erfahrung mit Docker, Apache Airflow und Cloud-Plattformen (AWS, Azure oder GCP).

  • Fachwissen: Tiefes Verständnis biologischer Datenformate und klinischer Standards (FHIR, SNOMED).

  • Regulatorik: Vertrautheit mit DSGVO, MDSAP und der technischen Dokumentation für Medizinprodukt-Software.

Was wir bieten

  • Sinnstiftende Arbeit: Eine Expertenrolle (Subject Matter Expert), die direkt die KI-gestützte Patientenversorgung und die klinische Forschung beeinflusst

  • Kollegiale Kultur: Arbeit in einem multidisziplinären Team zusammen mit führenden Partnern aus Wissenschaft und Industrie.

  • Nachhaltige Mobilität: Sie erhalten für Ihren Arbeitsweg das Klimaticket Salzburg.

Detaillierte Angaben zur Stelle

Vollzeit (Festanstellung)

  • Montag bis Freitag
  • 40 Stunden

Dienstort

  • Salzburg (Stadt)

Erforderliche Kenntnisse

  • Python
  • ML Frameworks
  • SQL
  • Docker
  • Apache Airflow
  • Cloud-Plattformen

Erforderliche Ausbildung

  • BSc/MSc in Bioinformatik, Informatik, Data Science oder einem verwandten naturwissenschaftlich-technischen Bereich

Detaillierte Angaben zur Stelle

Vollzeit (Festanstellung)

  • Montag bis Freitag
  • 40 Stunden

Dienstort

  • Salzburg (Stadt)

Erforderliche Kenntnisse

  • Python
  • ML Frameworks
  • SQL
  • Docker
  • Apache Airflow
  • Cloud-Plattformen

Erforderliche Ausbildung

  • BSc/MSc in Bioinformatik, Informatik, Data Science oder einem verwandten naturwissenschaftlich-technischen Bereich

Gehalt

Finanzielle Sicherheit: € 77.000 Bruttojahresgehalt mit möglicher Überzahlung je nach Qualifikation und Erfahrung.

Benefits

Verkehrsmittelzuschuss

Nachhaltige Mobilität: Sie erhalten für Ihren Arbeitsweg das Klimaticket Salzburg.

Verkehrsmittelzuschuss

Nachhaltige Mobilität: Sie erhalten für Ihren Arbeitsweg das Klimaticket Salzburg.

Standort: Salzburg, Österreich
Umfang: Vollzeit (40 h/Woche)

Die iiT Research & Development GmbH ist im Bereich der internationalen Krebsforschung tätig. Wir suchen derzeit eine organisierte, proaktive und hochqualifizierte Persönlichkeit als Data Engineer zur Verstärkung unseres Teams in Salzburg.

Data Engineer (m/w/d)

Ihre Rolle

Als Data Engineer konzipieren und skalieren Sie ein leistungsstarkes Ökosystem für Gesundheitsdaten. Sie schließen die Lücke zwischen komplexen technischen Datenpipelines und strengen Qualitätsmanagementsystemen (QMS), wie der DIN ISO 13485. Ihre Arbeit stellt sicher, dass integrierte klinische Metadaten und biologische Multi-Omics-Daten (z. B. Transkriptomik und Genomik) automatisiert, reproduzierbar und vollständig konform mit EU-Vorschriften (MDR, IVDR und DSGVO) bleiben.


Ihre Aufgabenbereiche

1. Datenerfassung & klinisches Management

  • Multi-Modale Integration: Kuratierung integrierter Datensätze, die klinische Metadaten mit biologischen (GEO, TCGA, ArrayExpress) und Labordaten kombinieren.
  • Automatisierte Suche: Aufbau automatisierter Systeme für den keyword-basierten Abruf und die Integration von Datensätzen aus öffentlichen Repositories.
  • Interoperabilitätsstandards: Harmonisierung heterogener Daten unter Verwendung von HL7 FHIR, DICOM und SNOMED CT, um eine nahtlose klinische Integration zu gewährleisten.

2. Automatisierte Pipelines & Orchestrierung

  • End-to-End ETL/ELT: Design skalierbarer Pipelines für die Datenaufnahme, Normalisierung und Handhabung fehlender oder inkonsistenter Daten.
  • Workflow-Orchestrierung: Einsatz von Apache Airflow zur Verwaltung komplexer Vorverarbeitungspfade, einschließlich Imputation und Qualitätskontrolle.
  • Rückverfolgbarkeit: Führung strenger Dokumentationen, Versionierungen und Audit-Trails, um 100 % Reproduzierbarkeit und Audit-Bereitschaft für Benannte Stellen (Notified Bodies) zu garantieren.

3. Datenarchitektur & fortgeschrittene Integration

  • Domänen-Harmonisierung: Standardisierung von Identifikatoren und Ontologien über verschiedene klinische Aufzeichnungen und biologische Daten hinweg.
  • Infrastruktur-Exzellenz: Design und Wartung von Data Lakes und Warehouses, die für Machine Learning, NLP und klinische Entscheidungsunterstützung optimiert sind.

4. Governance, Sicherheit & Compliance

  • Regulatorische Konformität: Sicherstellung, dass die gesamte Infrastruktur der EU MDR (2017/745) und IVDR (2017/746) sowie der DIN ISO 13485 entspricht.
  • Datenschutz: Implementierung granularer Zugriffskontrollen, Datenschutz-Folgenabschätzungen (DPIA) und ethischer KI-Frameworks zum Schutz sensibler Patienteninformationen.

Ihr Profil

  • Ausbildung: BSc/MSc in Bioinformatik, Informatik, Data Science oder einem verwandten naturwissenschaftlich-technischen Bereich.
  • Erfahrung: 3-5+ Jahre Erfahrung im Data Engineering in regulierten Sektoren (Medizintechnik, Gesundheitswesen oder Life Sciences).
  • Technical Stack: * Exzellente Kenntnisse in Python (inkl. ML Frameworks) und SQL.
  • Praktische Erfahrung mit Docker, Apache Airflow und Cloud-Plattformen (AWS, Azure oder GCP).
  • Fachwissen: Tiefes Verständnis biologischer Datenformate und klinischer Standards (FHIR, SNOMED).
  • Regulatorik: Vertrautheit mit DSGVO, MDSAP und der technischen Dokumentation für Medizinprodukt-Software.

Was wir bieten

  • Sinnstiftende Arbeit: Eine Expertenrolle (Subject Matter Expert), die direkt die KI-gestützte Patientenversorgung und die klinische Forschung beeinflusst
  • Kollegiale Kultur: Arbeit in einem multidisziplinären Team zusammen mit führenden Partnern aus Wissenschaft und Industrie.
  • Nachhaltige Mobilität: Sie erhalten für Ihren Arbeitsweg das Klimaticket Salzburg.

Gehalt

Finanzielle Sicherheit: EUR 77.000 Bruttojahresgehalt mit möglicher Überzahlung je nach Qualifikation und Erfahrung.

Über den Job

Anstellungsart: Vollzeit (Festanstellung)

Gehalt: ab 77.000 EUR jährlich

Positionsebene: Berufserfahrung

Arbeitsmodell: On-site

Dienstort: Salzburg (Stadt)

Berufsfelder: IT, EDV

Offene Stellen: 1 Stelle offen für diese Position

Über das Unternehmen

Arbeitgeber: iiT Research & Development GmbH

Mitarbeiter*innenanzahl: 1 - 10 Mitarbeiter*innen

Standorte: Salzburg

Detaillierte Angaben zur Stelle

Vollzeit (Festanstellung)

  • Montag bis Freitag
  • 40 Stunden

Dienstort

  • Salzburg (Stadt)

Erforderliche Kenntnisse

  • Python
  • ML Frameworks
  • SQL
  • Docker
  • Apache Airflow
  • Cloud-Plattformen

Erforderliche Ausbildung

  • BSc/MSc in Bioinformatik, Informatik, Data Science oder einem verwandten naturwissenschaftlich-technischen Bereich

Benefits

  • Verkehrsmittelzuschuss
    Nachhaltige Mobilität: Sie erhalten für Ihren Arbeitsweg das Klimaticket Salzburg.

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