Leitende/r Data Scientist

Entgeltgruppe 8a · Data Scientist · 560 Punkte der Stellenbewertung

Dieser Text wurde von einem KI-Assistenten aus dem Englischen übersetzt und noch nicht von Muttersprachlerinnen oder Muttersprachlern geprüft. Zitate aus dem UK GDaD PCF (dem Kompetenzrahmen der britischen Regierung für digitale und datenbezogene Berufe) und aus ESCO bleiben auf Englisch.

Stufe im UK GDaD PCF: Lead data scientist

Wird am häufigsten in der Besoldungsgruppe G7 oder G6 des britischen Civil Service ausgeübt.

A lead data scientist is a leader, coach, and champion of data science. They have responsibility for managing and developing teams, building organisational capability, and setting and communicating direction.
At this role level, you will:
have experience in identifying opportunities to deploy extensive knowledge of data science techniques, and in challenging the status quo
design and implement scalable data science outputs and products, driving collaboration with others in support of organisational objectives
select the most appropriate tools and technologies
navigate ethical and data challenges
communicate and present effectively
challenge delivery plans and priorities

Contains public sector information from the UK Government Digital and Data Profession Capability Framework (https://understand-digital-data-roles-skills.service.gov.uk/), licensed under the Open Government Licence v3.0. © Crown copyright.

Verantwortlichkeiten

Data-Science-Teams leiten und ihre Richtung, Prioritäten und Standards festlegen.
Chancen finden, wo Data Science die Versorgung verbessern kann, und sie bei klinischen und Dienstleitungen begründen.
Sicherstellen, dass Modelle so gestaltet, validiert und überwacht werden, dass sie im Einsatz sicher und fair bleiben.
Komplexe ethische und Datenfragen lösen, etwa zu Einwilligung, Verzerrung und Nutzung sensibler Daten.
Data-Science-Fähigkeiten durch Anleitung, Personalgewinnung und Schulung aufbauen.

Kompetenzen

Kompetenz	Erwartete Stufe	Was die Stufe bedeutet
Applied maths, statistics and scientific practicesUK GDaD PCF	Expertise (4)	You can: identify opportunities to develop statistical insight, reports and models to support organisational objectives, while collaborating across the organisation effectively critique statistical analyses use a variety of data analytics techniques (such as data mining and prescriptive and predictive analytics) for complex data analysis through the whole data life cycle use model outputs to produce evidence and help design services and policies understand a broad range of statistical tools, particularly those deployed within the organisation, and can use these appropriately and help others to use them
Data engineeringUK GDaD PCF	Expertise (4)	You can: help to identify the data engineering requirements for any data science product, while working with data engineers and data scientists to design and deliver those products into the organisation effectively understand the need to cleanse and prepare data before including it in data science products and can put reusable processes and checks in place understand a broad range of architectures, including cloud and on-premise, and data manipulation and transformation tools deployed within the organisation, and can use these tools appropriately and help others use them
Data ethics and privacyUK GDaD PCF	Expertise (4)	You can: oversee compliance with data ethics standards and legislation across the organisation develop, manage and continuously improve an ethical framework within your area develop a data ethics culture, influencing others to act on it ensure data ethics is applied appropriately when formulating, implementing and evaluating organisational policies and programmes
Data science innovationUK GDaD PCF	Expertise (4)	You can: be a leader in the data science space demonstrate in-depth knowledge of data science tools and techniques, which you can use to solve problems creatively and to create opportunities for your team act as a coach, inspiring curiosity and creativity in others demonstrate in-depth knowledge of your chosen profession and keep up to date with changes in the industry challenge the status quo and always look for ways to improve data science
Delivering business impactUK GDaD PCF	Expertise (4)	You can: champion the role of data science within the organisation understand and champion user research, and can design and manage processes to gather and establish user needs identify and create opportunities to develop and deliver data science products to support organisational objectives, while collaborating across the organisation to fulfil meaningful goals take responsibility for delivering scalable data science products into the organisation, and establishing maintenance support
Developing data science capabilityUK GDaD PCF	Expertise (4)	You can: act as a leader or technical specialist, providing detailed support and guidance within the organisation and helping colleagues to develop skills set the direction of CPD (continuous professional development) within your team keep up to date with new developments in data science and can match those to opportunities in your organisation talk confidently about the benefits of data science approaches to existing and potential customers demonstrate an in-depth understanding of a wide range of data science techniques, such as machine learning and natural language processing, and detailed knowledge of at least one specialism use these techniques to build data science solutions, including reports, models and dashboards
Programming and build (data science)UK GDaD PCF	Expertise (4)	You can: write complex programs and scripts seek to make code open source where appropriate supervise junior analysts and set coding standards for your team understand software architecture and how to write efficient, optimised code perform user testing on products prior to launch
Understanding product deliveryUK GDaD PCF	Expertise (4)	You can: understand the differences between delivery methods, such as Agile and waterfall, and can set out how your team should use and adapt these methods lead a team through the different phases of the product delivery life cycle collaborate with the product manager to influence the direction of work identify and involve relevant teams to smoothly deliver data science products into the organisation, ensuring these products inform decision making ensure products are monitored, maintained and continually improved, engaging and working with others where necessary have oversight of any data science features implemented within products or services
Gesundheits- und Pflegedienste verstehenDiese Referenz	Erfahren (3)	Sie können: analysieren, wie ein Dienst in Versorgungspfade über Organisationen hinweg passt mit klinischem Personal, Pflegepersonal und Patientinnen und Patienten digitale Dienste gestalten die Wirkung digitaler Entscheidungen auf Versorgung, Sicherheit und Arbeitsbelastung des Personals erklären
Informationsgovernance und DatenschutzDiese Referenz	Erfahren (3)	Sie können: Datenschutz-Folgenabschätzungen und Vereinbarungen zum Informationsaustausch leiten Teams zu Rechtsgrundlage, Einwilligung, Vertraulichkeit und Aufbewahrung beraten Vorfälle untersuchen und Verbesserungen empfehlen
Pseudonymisierung und OffenlegungskontrolleDiese Referenz	Erfahren (3)	Sie können: Pseudonymisierungs- und Verknüpfungsmethoden entwerfen, die Kennungen von Analysedaten getrennt halten das Re-Identifizierungsrisiko eines Datensatzes oder einer Veröffentlichung bewerten und geeignete Kontrollen wählen Teams zu sicheren Umgebungen beraten, etwa vertrauenswürdigen Forschungsumgebungen
Sichere und faire KI in der GesundheitsversorgungDiese Referenz	Erfahren (3)	Sie können: die Validierung, Verzerrungsbewertung und Live-Überwachung eines Modells mit klinischen Kolleginnen und Kollegen planen entscheiden, wann ein Modell neu trainiert, eingeschränkt oder zurückgezogen werden muss Teams dazu beraten, wann ein Modell als Medizinprodukt reguliert sein kann und welche Belege es braucht
Klinisches RisikomanagementDiese Referenz	Anwendung (2)	Sie können: an Gefährdungsworkshops teilnehmen und zu einem Gefährdungsprotokoll beitragen den Prozess des klinischen Risikomanagements für Ihre Arbeit befolgen Belege für einen klinischen Sicherheitsnachweis liefern, etwa Testergebnisse
Regulierung von Software als MedizinproduktDiese Referenz	Anwendung (2)	Sie können: einem Software-Lebenszyklusprozess folgen, der Normen für Medizinprodukte erfüllt die Aufzeichnungen erstellen, die ein solcher Prozess verlangt
PersonalführungDiese Referenz	Erfahren (3)	Sie können: ein Team in der Linie führen, Ziele setzen und Beurteilungsgespräche führen Wohlbefinden fördern und Anwesenheit, Leistung und Verhalten steuern die Entwicklung und Nachfolgeplanung des Teams planen

Typische Qualifikationen und Erfahrung

Umfassende Erfahrung in der Leitung von Data-Science-Teams.

Überblick über Entgeltgruppe 8a

Wissen: Fachliche Expertise in einer Disziplin und ihrer Steuerung.
Eigenständigkeit: Übersetzt die Vorgaben der Organisation für einen Dienst; bestimmt die Richtung des Teams.
Umfang: Ein Servicebereich oder eine Disziplin in der gesamten Organisation.
Führung: Leitet ein Team oder führt eine Disziplin ohne Linienführung.
Verantwortung: Ein Servicebereich, sein Personal und sein Budget.

Stellenbewertung (illustrativ)

Faktor	Stufe	Zusammenfassung der Stufe	Punkte
Kommunikations- und Beziehungskompetenz	5	Gibt sehr komplexe oder umstrittene Informationen, die ausgeprägte Überzeugungs- und Verhandlungskompetenz erfordern, präsentiert vor großen Gruppen oder kommuniziert dort, wo erhebliche Hindernisse für die Akzeptanz bestehen.	45
Wissen, Ausbildung und Erfahrung	7	Hoch entwickeltes Spezialwissen über die gesamte Breite des Fachgebiets (Masterniveau oder gleichwertig).	196
Analyse- und Urteilsvermögen	5	Urteilt über sehr komplexe Sachverhalte oder Situationen, die Analyse, Interpretation und den Vergleich von Optionen erfordern.	60
Planungs- und Organisationsfähigkeit	4	Plant ein breites Spektrum komplexer Aktivitäten oder Strategien und passt sie bei Bedarf an.	42
Körperliche Fertigkeiten	2	Durch Übung erworbene Fertigkeiten, etwa übliche Tastaturnutzung oder Autofahren.	15
Verantwortung für die Versorgung von Patientinnen, Patienten und Klientel	1	Unterstützt Patientinnen, Patienten, Klientel oder Angehörige bei gelegentlichem Kontakt.	4
Verantwortung für Richtlinien und Dienstentwicklung	4	Setzt Richtlinien um und entwickelt Richtlinien oder Dienste für einen Dienst oder mehrere Bereiche.	32
Verantwortung für finanzielle und materielle Ressourcen	2	Handhabt Bargeld oder Wertsachen, verwaltet Ausrüstung, die andere nutzen, führt Bestände oder genehmigt kleine Zahlungen.	12
Verantwortung für Menschen	3	Leitet täglich eine Gruppe von Personal, gibt Kernschulungen oder spezialisierte Schulungen oder gibt Personalberatung in Kernbereichen.	21
Verantwortung für Informationsressourcen	5	Entwirft und entwickelt große Informationssysteme oder verwaltet als Hauptaufgabe Informationssysteme für mehrere Dienste.	34
Verantwortung für Forschung und Entwicklung	3	Führt als Hauptaufgabe Forschung oder Entwicklung innerhalb formaler Programme durch.	21
Handlungsfreiheit	5	Arbeitet innerhalb allgemeiner Richtlinien und entscheidet in den meisten Fällen, wie sie ausgelegt werden.	45
Körperliche Anstrengung	1	Sitzen, Stehen und Gehen, mit geringer körperlicher Anstrengung.	3
Geistige Anstrengung	4	Regelmäßig langanhaltende Konzentration oder gelegentlich intensive Konzentration.	18
Emotionale Anstrengung	1	Seltene Konfrontation oder gelegentlich indirekte Konfrontation mit belastenden Umständen.	5
Arbeitsbedingungen	2	Gelegentlich unangenehme Bedingungen, regelmäßig Reisen oder Arbeit im Freien oder nahezu ununterbrochene Bildschirmarbeit an den meisten Tagen.	7
Gesamt (Entgeltgruppe 8a: 540 bis 584)			560

Das UK GDaD PCF schlägt sowohl für die leitende Data Scientist als auch für die Leitung Data Science G7 oder G6 vor. Diese Referenz ordnet die leitende Stelle in Entgeltgruppe 8a und die Leitung in Entgeltgruppe 8b ein, sodass beide Stufen in verschiedenen Entgeltgruppen liegen.