Real-World Evidence Data Quality Analyst

remote-job.net Job-Zusammenfassung:

💶 Gehalt:	keine Angabe
⏰ Wöchentliche Arbeitszeit:	Vollzeit
🔍 Empfohlene Erfahrung:	Senior
🎓 Empfohlene Ausbildung:	Bachelor in Ingenieurwesen oder verwandtem Bereich (4-jähriges Studium)
📋 Hauptaufgaben:	Analyse von Datenanomalien mit SQL und Systemkenntnis Design und Ausführung von Validierungs-/Testplänen für ETL und Datenpipelines Dokumentation von Traceability und Validierungsnachweisen (ISO13485)
✅ Hauptvoraussetzungen:	Mindestens 5 Jahre QA-/Validierungserfahrung Starke SQL- und Datenanalysefähigkeiten Erfahrung mit Validierung von Data Warehouses/Data Lakes
🏭 Branche:	Healthcare

Über das Unternehmen

Estenda Solutions mit Hauptsitz in Wayne, PA (USA).

Das Unternehmen arbeitet im Bereich Datenlösungen für medizintechnische und real-world-evidence-Analysen und betreibt eine AWS/Databricks-basierte Data-Lake-/Data-Warehouse-Umgebung.

Webseite: https://estenda.com

Aufgaben

• Untersuchung von Datenanomalien und -inkonsistenzen, Ursachenanalyse mit SQL und Systemkenntnis
• Erstellung und Durchführung von Testplänen zur Validierung von Datenpipelines, ETL-Logik und abgeleiteten Kennzahlen
• Entwicklung von Traceability von Rohdaten über Transformationen bis zu finalen Analyseergebnissen
• Validierungsstrategien für Zeitreihensensordaten und klinische Metadaten definieren und ausführen
• Zusammenarbeit mit Data Analysts zur Überprüfung, dass Ergebnisse wissenschaftlichen und geschäftlichen Erwartungen entsprechen
• Dokumentation von Anforderungen, Testfällen, Traceability-Matrizen, Fehlerberichten und Validierungsnachweisen im ISO13485-Qualitätssystem
• Kommunikation von Vorgehensweise und Ergebnissen an technische und nichttechnische Stakeholder
• Mitwirkung an kontinuierlicher Verbesserung von Datenqualitätsstandards, Dokumentation und Prozessen

Voraussetzungen

• Bachelorabschluss (4-jähriges Studium) in Ingenieurwesen oder verwandtem Fach
• Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Qualitätssicherung/Validation
• Starke SQL- und Datenanalysefähigkeiten
• Erfahrung mit Validierung von Data Warehouses, Data Lakes oder analytischen Systemen
• Vertrautheit mit ETL-Patterns, Datenmodellierung und Data Lineage-Konzepten
• Gute schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten; selbstständige Arbeit an komplexen analytischen Aufgaben
• Bevorzugte Erfahrung: AWS Redshift, Databricks/Spark, zeitserien- oder gerätegenerierte Gesundheitsdaten, regulierte Umgebungen und ISO 13485

Benefits

• keine Angabe