• Lead enterprise data engineering and platform modernization initiatives across clinical, operational, financial, and research environments • Define architectural roadmaps, governance standards, and long-term platform strategy • Support AI/ML enablement, Azure cloud initiatives, and enterprise analytics modernization • Oversee scalable data pipelines, enterprise integrations, and cloud-based analytics ecosystems • Evaluate and implement modern technologies to improve scalability, performance, and operational efficiency • Manage ETL/ELT pipelines and modern orchestration frameworks • Support enterprise data lake, warehouse, and analytics platforms • Collaborate with infrastructure, security, analytics, and application teams on enterprise integration strategies • Ensure platform reliability, scalability, security, and performance across hybrid and cloud environments • Partner with clinical, operational, and analytics stakeholders to align data initiatives with organizational priorities • Lead data mapping, governance, and healthcare data standardization efforts • Lead and mentor a blended team of FTEs, contractors, and consultants

Role Description Zur Unterstützung unseres stark wachsenden Teams suchen wir ab 1.7.2026: - Mitarbeiter/in (w/m/d) im Datenmanagement (projektbezogen) - Geschäftsbereich Patientenverwaltung - Abteilung Digitalisierung und Archiv - TV-L 38,5 Std./Woche - befristet für 24 Monate im Rahmen eines Projekts - Vergütung erfolgt nach TV-L EG 10 Ihre Aufgaben: - Mitarbeit bei der Etablierung des digitalen Aktenlaufs - Unterstützung und Umsetzung von Digitalisierungsinitiativen - Selbstständige Analyse, Optimierung und Standardisierung abteilungsübergreifender Prozesse - Leitung sowie Mitarbeit in Teilprojekten mit Schwerpunkt Daten- und Prozessmanagement - Auswertung von Kennzahlen sowie Erstellung von Berichten für Stakeholder - Erstellung, Pflege und Weiterentwicklung von Dokumentationen im Dokumentenmanagement (DM) - Planung, Durchführung und Nachbereitung interner und externer Audits - Weiterentwicklung und Pflege des bestehenden Datenmanagementsystems - Beratung der Fachbereiche in qualitätsrelevanten Fragestellungen - Training, Testen und Optimierung von KI-Anwendungen Qualifications - Einschlägige Ausbildung im Gesundheitswesen, gerne mit abgeschlossener Weiterbildung im Datenmanagement - Berufserfahrung im Datenmanagement, Projektmanagement oder Prozessmanagement im Gesundheitswesen (Krankenhaus, Rehaklinik) - Kenntnisse in Datenmanagement-Methoden und -Normen - Ausgeprägtes Prozessverständnis und analytisches Denkvermögen - Affinität zu Digitalisierung, IT und strukturiertem Arbeiten - Selbstständige, lösungsorientierte und sichere Arbeitsweise - Kommunikationsstärke, insbesondere in der interdisziplinären Zusammenarbeit - Sicherer Umgang mit den gängigen Microsoft-Produkten - Erfahrung mit der Klinische Dokumentenklassen-Liste (KDL) und KI Benefits - Sie erwartet ein sicherer und sinnstiftender Job in einem anspruchsvollen Arbeitsumfeld, in dem Sie immer am Puls der Zeit sind. - Durch das flexible Arbeitszeitkonto und Wunschdienstpläne haben Sie mehr Zeit für Hobbies, Familie und Freunde. - Sie werden mit offenen Armen von einem interdisziplinären Team empfangen, das gegenseitige Wertschätzung und Hilfsbereitschaft großschreibt. - Was andere über verschiedene Stationen an Erfahrungen sammeln, gibt es bei uns als einem der größten Arbeitgeber der Region unter einem Dach – so können Sie über sich hinauswachsen und neue Ziele ins Visier nehmen. Company Description Wir sind eine der führenden Universitätskliniken in Deutschland und vernetzen Forschung, Lehre und Krankenversorgung auf Spitzenniveau. Darum ist auch vieles bei uns eine Nummer größer: das Spektrum an spannenden Entwicklungsmöglichkeiten. Die grenzenlose Offenheit, mit der hier Spezialistinnen und Spezialisten aus der ganzen Welt zusammenarbeiten. Oder unser Einsatz als Arbeitgeber, alle Beschäftigten so gut wir können, dabei zu unterstützen, den Beruf mit ihren Zielen und Lebenssituationen in Einklang zu bringen. Das ist die Uniklinik Köln: Alles, außer gewöhnlich. Während eines auf zwei Jahre befristeten strategischen Projekts soll der Aktenlauf von Papierdokumenten auf einen digitalen Aktenlauf umgestellt werden. Dafür wird zunächst der analoge Aktenlauf in Pilotkliniken analysiert, bevor darauf aufbauend digitale Abläufe definiert und implementiert werden. Ziel ist der Aufbau eines Datenmanagements, das klinikumsweit eingesetzt werden kann. Sie arbeiten dabei in der Abteilung Digitalisierung und Archiv des Geschäftsbereichs Patientenverwaltung. Dort werden alle Papierdokumente nach der Behandlung digitalisiert. Das Team Digitalisierung ist insbesondere für das digitale Archiv verantwortlich, einschließlich der Organisation der Dokumente im KDL-basierten Klinikumregister. In Abstimmung mit den Instituten wird der Transport der Papierdokumente koordiniert sowie das Scannen entweder vor Ort oder gemeinsam mit einem externen Dienstleister umgesetzt. Durch gezielte Qualitätssicherungsmaßnahmen wird der Standard des digitalen Archivs kontinuierlich verbessert. Darüber hinaus sollen Auswertungen des Aktenlaufs dazu beitragen, in den kommenden Jahren klinikumsweit eine vollständig elektronische Patientenakte einzuführen. Das Team Digitalisierung übernimmt dabei eine aktive und gestaltende Rolle. Menschen mit Behinderungen sind uns willkommen und werden bei gleicher Eignung und Qualifikation bevorzugt. Der Arbeitsbereich ist für die Besetzung mit Teilzeitkräften grundsätzlich geeignet. Contact Ulli Schwan Tel: +49 221 478-84532 Universitätsklinikum Köln AöR Geschäftsbereich Personal Kerpener Str. 62 50937 Köln Bewerbungsfrist: 28.06.2026 Job-ID: q92sswe2 Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung und darauf Sie kennenzulernen!

Role Description You will enjoy the flexibility to telecommute* from anywhere within the U.S. as you take on some tough challenges. - Design, build, and operate scalable data engineering platforms using modern ETL/ELT frameworks, including Azure Data Factory, Delta Lake, and cloud-native pipelines - Architect modular, reusable data systems that support batch and streaming workloads, advanced analytics, and AI/ML use cases - Influence overall data and AI platform architecture, including lakehouse design, metadata management, and data quality frameworks - Develop and optimize PL/SQL, Python, and Unix-based data processing solutions for high-volume, low-latency data pipelines - Enable Generative AI use cases by designing structured and unstructured data pipelines to support NLP, prompt engineering, vectorization, and inference workflows - Drive code reusability and standardized data patterns across teams through shared frameworks, libraries, and design standards - Ensure mature DevOps and DataOps practices, including CI/CD, automated testing, monitoring, incident response, and cost optimization - Deeply analyze ambiguous business and data problems, translating them into robust data engineering and AI solutions that deliver measurable business value - Lead adoption of best practices in data modeling, pipeline design, security, and governance, especially in regulated environments - Continuously assess and modernize existing data platforms, improving performance, reliability, scalability, and AI readiness - Partner with business, analytics, data science, and product leaders to manage delivery in an agile framework, rapidly delivering insights and AI-enabled capabilities - Mentor and coach engineers in data engineering, cloud, and Generative AI technologies, raising overall team capability - Attract and grow talent through strong technical leadership, effective interviewing, community engagement, and training junior interviewers - Communicate complex data and AI concepts clearly to both technical and non-technical stakeholders, including leadership presentations and solution demos - Design, develop, and deploy AI-powered solutions to address complex business challenges with emphasis on responsible use of AI Qualifications - Bachelor’s degree in CS or IT or Software Engineering related field - 7+ years of Data Engineering experience building enterprise-scale ETL/ELT solutions (e.g., ADF, DataStage, Talend, or equivalent) - 4+ years of experience with Azure public cloud including Databricks and Snowflake - 3+ years of hands-on experience with Unix/Linux shell scripting for data processing and automation - 3+ years of experience with Oracle PL/SQL development for data transformation, performance tuning, and production workloads - 3+ years of production support experience, including on-call rotations, incident resolution, and root cause analysis - 2+ years of experience with high-level programming languages, such as Python, Java, or Node.js, with Python preferred Preferred Qualifications - Excellent written and verbal communication skills, with the ability to explain data and AI concepts clearly - Prior technical or people leadership experience, including ownership of complex systems - Demonstrated experience mentoring and developing junior Engineers Requirements - *All Telecommuters will be required to adhere to UnitedHealth Group’s Telecommuter Policy. Benefits - Comprehensive benefits package - Incentive and recognition programs - Equity stock purchase - 401k contribution (all benefits are subject to eligibility requirements) Application Deadline This will be posted for a minimum of 2 business days or until a sufficient candidate pool has been collected. Job posting may come down early due to volume of applicants.

• Actively design, build, and optimize scalable ETL pipelines for structured and semi-structured data supporting Insights use cases, growth metrics, pubsports, and other out-of-game data sets. • Design and implement complex data models using industry best practices that capture a complete ecosystem view of in- and out-of-game experiences, while ensuring accuracy, scalability, and long-term usability. • Architect and implement robust, maintainable, and high-performance data solutions. • Automate workflows to reduce manual intervention and enhance data processing efficiency, including automation for content, growth, and pubsports areas of coverage. • Mentor data engineers across all levels, through code reviews and technical guidance, setting best practices and fostering technical growth. • Optimize query performance and resolve pipeline bottlenecks to improve data accessibility. • Evaluate and prototype new tools, frameworks, and methodologies to advance data engineering capabilities. • Support cost optimization by ensuring scalable and efficient data solutions. • Ensure data quality, governance, and compliance with regulatory standards (e.g., GDPR, CCPA). • Contribute to the Data Engineering team's discipline by shaping infrastructure, craft standards, tooling, and organizational best practices.