interview Flashcards

1
Q

was wissen Sie über unser Unternehmen?

A

Ja, ich kenne Olympus. Olympus ist ein japanisches Unternehmen, das hauptsächlich in den Bereichen Optik tätig ist. Es ist bekannt für seine Kameras, Mikroskope und medizinische Geräte.

Olympus Surgical Technologies Europe ist ein Tochterunternehmen von Olympus und ein Anbieter von medizinischen Geräten für minimal-invasive Chirurgie in Europa.

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2
Q

was wissen Sie über unsere Branche?

A

ich habe einige Kurs über die medizinische Geräte in Uni gelernt, z.B die Sicherheit der medizinische Geräte und Krankenhausmanagement. ich weiße, dass die Sicherheit sehr wichtig ist, weil die Sicherheit der medizinische Geräte dem Leben beeinflussen kann, deshalb gibt es viele Gesetz für die Sicherheit.
Außerdem finde ich, dass die medizinische Industrie weiterhin ein starkes Wachstum verzeichnen wird. Weil es in Zukunft immer mehr ältere Menschen geben wird, und das menschliche Bedürfnis nach Lebensqualität ist endlos.

I have learned some courses about medical equipment in university, for example, the safety of medical equipment and hospital management. I know that security is essential because the security of medical equipment can affect life, so there are many laws for security.
Besides, I think the medical industry will continue to grow strongly. Because there will be more and more elderly people in the future, the human need for quality of life is endless.

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3
Q

welches Gehalt stellen Sie sich vor?

A

Ich stelle mir ein Gehalt von 50000 Euro pro Jahr vor

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4
Q

wie lange würde es dauern, bis Sie bei uns einen signifikanten Beitrag leisten?

A

Ich denke, ich brauche ein oder zwei Monate, um die Datenarchitektur und die Datenlogik zu verstehen. Nachdem ich diesen verstanden habe, kann ich eigenständig Berichte entwickeln. Nach zwei Monaten kann ich versuchen, einige Projekte zur Prozessoptimierung und Prozessautomatisierung durchzuführen, um die bestehenden Prozesse zu optimieren. Nach etwa einem Jahr, wenn ich ein gut Verständnis für das Business und für die Daten habe, kann ich versuchen, einige konstruktive Projekte von 0 auf 1 zu machen.

I think I need a month or two to understand the data architecture and data logic. After I understand this, I can develop reports independently. After two months, I can try to do some process optimization and process automation projects to optimize the existing processes. After about a year, when I have a good understanding of the business and data, I can try to do some constructive projects from 0 to 1.

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5
Q

Wären Sie bereit, umzuzieren?

A

Ja, ich wäre bereit umzuziehen, wenn ich ein Offer bekomme. Ich würde dann sofort damit beginnen, meine Visa zu beantragen und auf den Umzug vorzubereiten. Sobald ich mein Visa habe, würde ich Flugticket buchen, dann nach Deutschland zu ziehen und dort zu arbeiten.

Yes, I am ready to move. If I get an offer, I would then immediately start to apply for my visa and prepare for the move. Once I have my visa, I would book an air ticket, then move to Germany and work there.

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6
Q

Wann können Sie anfangen zu arbeiten?

A

Ich bin momentan beschäftigt. Gemäß dem Arbeitsvertrag dauert es einen Monat, um zu kündigen. Wenn ich in Deutschland arbeiten möchte, muss ich ein Arbeitsvisum beantragen, was einen bis zwei Monate dauern kann. Wenn ich ein Angebot für diese Stelle bekomme, kann ich mit Remote-Arbeit anfangen, wenn es erlaubt ist. Aber wenn ich vor Ort arbeiten muss, kann ich spätestens in zwei Monaten nach Erhalt des Visums nach Deutschland reisen und mit der Arbeit beginnen.

I am currently employed. According to the contract, it takes one month to resign. If I want to work in Germany, I need to apply for a work visa, which could take one to two months. If I get an offer for this position, I can start with remote work if allowed. But if I need to work on-site, I can travel to Germany and start working as soon as I receive the visa, no later than two months.

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7
Q

Wie gehen Sie mit Stress und Herausforderungen um?

A

Ich gehe mit Stress durch Planung, Priorisierung oder Zeitmanagement-Software um. Wenn ich eine groß Aufgabe habe, mache ich normalerweise einen Plan und sortiere nach Prioritäten, um sicherzustellen, dass ich die wichtigsten Dinge zuerst erledige. Ich plane meine Zeit so, dass mein Körper sich erholen kann, z. B. durch ausreichend Schlaf und regelmäßige Pausen, damit ich mich erholen kann und produktiv bleibe.

I deal with stress by planning, prioritizing, or using time management software. When I have a big task, I usually make a plan and sort by priorities to make sure I get the most important things done first. I schedule my time so that my body can recover, such as getting enough sleep and taking regular breaks, so that I can recover and stay productive.

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8
Q

Wie würden Sie sich in 3 Worten beschreiben?

A
  1. Interdisziplinär Interdisciplinary
  2. Technomanie technomania
  3. sorgfätig careful
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9
Q

Wo sehen Sie sich in 5 Jahren?

A

In fünf Jahren sehe ich mich mit einem tieferen Verständnis für das Geschäft und verbesserten technischen Fähigkeiten. Ich denke, ich werde mich in Richtung Datenwissenschaft entwickeln und meine Fähigkeiten im Umgang mit großen Datenmengen und komplexen Analysen verbessern.

In five years, I see myself with a deeper understanding of the business and improved technical skills. I think I will move towards data science and improve my skills in dealing with big data and complex analytics.

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10
Q

Sind Sie nicht zu unerfahren für diesen Job?

A

Ich bin mir sicher, dass meine Fähigkeiten und meine Motivation diesen Job erfolgreich ausüben zu können. Ich bin bereit, hart zu arbeiten und das nötige Wissen schnell zu erwerben.

I am sure that my skills and motivation to do this job successfully. I am ready to work hard and acquire the necessary knowledge quickly.

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11
Q

In welcher Situation waren Sie besonders stolz auf sich selbst?

A

Jedes Mal, wenn ich eine Aufgabe bekomme, denke ich darüber nach, warum wir die Aufgabe erledigen sollten und ob es einen besseren Weg gibt, sie zu erledigen. Ich freue mich immer, wenn ich eine Aufgabe erfolgreich erledige, aber ich bin auch stolz, wenn ich einen Vorschlag für ein Projekt gemacht habe und dieser schließlich umgesetzt wird.

In fact, every time I get an task, I always think about why we should do the task and whether there is a better way to do it. I feel happy whenever I succeed in a task, but I feel proud when I have made a suggestion in a project and it is finally implemented.

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12
Q

Was würden Ihre Freunde über Sie sagen?

A

Meine Freunde beschreiben mich als eine rationale Person, anstatt eine emotionale Person. weil z.B wenn ich Entscheidungen treffe, denke ich über die Kosten, das mögliche Ergebnis und die Wahrscheinlichkeit des Eintretens nach.

My friends describe me as a rational person, rather than an emotional person, because, for example, when I make decisions, I think about the cost, the possible outcome, and the probability of occurrence.

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13
Q

was gibt es an ihnen, dass Sie verbessern möchten?
Was ist ihrer Meinung nach ihrer größten Schwächen?

A

über diese Job, finde ich meine größte Schwäche ist die Sprache. ehrlich gesagt, ich bin nicht eine sprachbegabter Leute. Mein Deutsch ist nicht so gut, deshalb kann ich manchmal die Leute nicht richtig verstehen. Ich habe auch keine Erfahrung mit der Arbeit in einem deutschsprachigen Umfeld.
Aber ich lerne jetzt jeden Tag Deutsch, und ich hoffe, dass ich in Zukunft in Deutschland arbeiten kann.

neben dem sprachlichen Nachtail. was ist meine größte Schwäche? Ich muss sagen, dass mein Verständnis für das Unternehmen momentan hauptsächlich auf der Datenebene beschränkt ist. Ich verstehe beispielsweise, dass diese Daten Handelsdaten sind und diese die Kostendaten sind. Aber ich bin mir noch nicht ganz klar darüber, wie diesen Daten in Realität generieren.

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14
Q

vorstellung Studium

A

什么时候开始什么时候结束:

ich bin Xianjing Liu and ich bin 27 Jahre alt. meine erste Besuch in Deutschland war 2016, damals machte ich meinen Bachelorstudium in Holzminden Niedersachsen.
dann Im Jahr 2018 beginnte ich mein Masterstudium Wirtschaftsingenieurwesen an der TU Ilmenau.

Fach:

mein Fach ist Wirtschaftsingenieurwesen mit Schwerpunkt Biomedizintechnik. Ich habe also sowohl wirtschaftliche als auch biomedizinische Kurse studiert.

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15
Q

vorstellung DA weg(1)

A

in meine Masterstudium habe ich Datenanalyse und quantitativ Kalkulation gelernt und find ich sehr interessant. Damals beschloss ich, in Zukunft ein DatenAnalyst zu werden.

Dann habe ich bei Google gesucht: Wie kann man Datenanalyst werden? Ich habe einige Antworten gefunden, Datenanalysten müssen Python Sql und einige BI-Tools kennen. Dann habe ich angefangen, mir diese Programmiersprachen und BI tools selbst beizubringen.

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16
Q

vorstellung DA weg(2)

A

in meine Masterstudium habe ich Datenanalyse und quantitativ Kalkulation gelernt und find ich sehr interessant. Damals beschloss ich, in Zukunft ein DatenAnalyst zu werden.

Dann habe ich bei Google gesucht: Wie kann man Datenanalyst werden? Ich habe einige Antworten gefunden, Datenanalysten müssen Python Sql und einige BI-Tools kennen. Dann habe ich angefangen, mir diese Programmiersprachen und BI tools selbst beizubringen.

17
Q

vorstellung arbeit (3) genetsis

A

Dann bekam ich meinen ersten Job im Juli 2021 als Datenanalyst in einem spanischen Start-up EQI DATA. Diese Unternehmen ist ein Dienstleister im Bereich E-Commerce.

Meine Position ist in der Datengruppe als Datenanalyst. Meine Hauptaufgabe ist die Pflege und Entwicklung von saas-Produkten, Mit diesem Produkt können Kunden eine Dashboard mit vielen E-Commerce-KPI-Daten sehen. In diese Arbeit benutzte ich Python/sql, um Daten zu verarbeiten und benutze ich Power BI, um die Daten zu veranschaulichen. Dieser Job macht mir sehr vertraut mit Power BI.

18
Q

vorstellung rrd

A

ich habe meinen zweiten Job letzten August begonnen, das ist auch meine aktueller Job. ich arbeite als eine IT business analyst in RR Donnelley. Diese Unternehmen ist eine amerikanisches Unternehmen in die Verlagswesen Industrie. In diesem Arbeit kenne ich viele neue Tools, wie Tableau, SAP BusinessObjects, and SAP data services. Zu den Daten, die ich verarbeite, gehören Produktionsdaten, Geschäftsdaten, Lieferantendaten, Personaldaten usw.

19
Q

vorstellung end

A

Ich habe diese Stelle auf Stepstone gesehen und bin sehr interessiert daran. Während meiner -Studienzeit habe ich an der Universität Kurse über die Sicherheit von medizinischen Geräten gelernt und auch entsprechende Experimente durchgeführt.

Für diese Stelle wird ein Bewerber mit Hintergrundwissen im medizinischen Bereich und der Fähigkeit zur Datenanalyse benötigt.

Daher denke ich, dass ich die Fähigkeiten zur Datenanalyse und Datenvisualisierung habe und auch einige Kenntnisse über medizinische Geräte besitze. Daher habe ich mich für diese Stelle beworben und hoffe, die Chance auf diesen Job zu erhalten.

20
Q

Was sind die wichtigsten KPIs in der medizinischen Geräteindustrie und wie können Sie diese messen und analysieren?

A

Die wichtigsten KPIs in der medizinischen Geräteindustrie können sein: Produktqualität, Produktsicherheit, Kundenzufriedenheit, Betriebszeit, Verfügbarkeit, Effizienz, Kosten und Rentabilität. Diese KPIs können durch Messung von Produktfehlerraten, Rückrufquoten, Kundenfeedback, Betriebsstunden, Wartungskosten und anderen operativen Metriken gemessen werden. Um diese KPIs zu analysieren, können Datenanalysen wie Trendanalyse, Korrelationsanalyse, Vorhersagemodellierung und statistische Prozesskontrolle eingesetzt werden, um Trends, Muster und potenzielle Probleme zu identifizieren und Verbesserungsmöglichkeiten zu finden.

21
Q

Wie können Sie sicherstellen, dass die Daten, die Sie analysieren, korrekt und vertrauenswürdig sind?

A

Datenquellen prüfen: Ich würde sicherstellen, dass ich die Datenquellen kenne und verstehe, von wo die Daten stammen und wer sie gesammelt hat. Wenn ich Zweifel an der Qualität der Daten habe, würde ich dies direkt mit den Datenquellen klären.

Datenvalidierung: Ich würde sicherstellen, dass die Daten validiert werden, um sicherzustellen, dass sie korrekt sind und den Erwartungen entsprechen. Beispielsweise würde ich prüfen, ob die Daten innerhalb eines erwarteten Bereichs liegen, ob es keine Duplikate gibt und ob die Daten formatiert sind, um mit den bestehenden Daten vergleichbar zu sein.

Datenreinigung: Ich würde sicherstellen, dass die Daten gereinigt werden, um sicherzustellen, dass sie frei von Fehlern und Ungenauigkeiten sind. Beispielsweise würde ich prüfen, ob es fehlende Werte gibt und wie man damit umgeht.

Analysemethoden: Ich würde sicherstellen, dass die verwendeten Analysemethoden angemessen und korrekt sind, um die Daten zu analysieren. Beispielsweise würde ich prüfen, ob die Daten normal verteilt sind oder nicht und welche Analysemethoden in diesem Fall angemessen wären.

Dokumentation: Ich würde sicherstellen, dass alle Schritte dokumentiert sind, damit jederzeit nachvollzogen werden kann, welche Entscheidungen auf Basis der Daten getroffen wurden.

Prüfung durch Dritte: Wenn es Zweifel an der Qualität der Daten gibt, würde ich sie von unabhängigen Dritten prüfen lassen, um sicherzustellen, dass sie korrekt und vertrauenswürdig sind.

22
Q

Was sind die wichtigsten regulatorischen Anforderungen für die medizinische Geräteindustrie in Bezug auf Datenqualität und -sicherheit?

A

Die wichtigsten regulatorischen Anforderungen für die medizinische Geräteindustrie in Bezug auf Datenqualität und -sicherheit sind in der Regel in den entsprechenden Gesetzen und Verordnungen festgelegt. Zum Beispiel sind die Anforderungen der EU-Verordnung über Medizinprodukte und der US-amerikanischen Food and Drug Administration (FDA) sehr streng. Zu den wichtigsten Anforderungen gehören die Sicherstellung der Datenintegrität, die Dokumentation und Validierung von Datenquellen und -prozessen, die Einhaltung von Datenschutz- und Datensicherheitsbestimmungen sowie die Aufrechterhaltung eines angemessenen Qualitätsmanagementsystems. Als Datenanalytiker ist es wichtig, diese Anforderungen zu verstehen und sicherzustellen, dass alle Datenanalysen im Einklang mit diesen Vorschriften durchgeführt werden.

23
Q

Welche Risiken können im Zusammenhang mit Datenanalysen in der medizinischen Geräteindustrie auftreten und wie können Sie diese minimieren?

A

In der medizinischen Geräteindustrie können verschiedene Risiken im Zusammenhang mit Datenanalysen auftreten, wie beispielsweise Datenmanipulation, Datendiebstahl, Datenschutzverletzungen oder mangelnde Datenintegrität. Um diese Risiken zu minimieren, gibt es verschiedene Maßnahmen, die ergriffen werden können, wie z.B. die Implementierung von Zugriffskontrollen, Verschlüsselungstechnologien, Datensicherungs- und Wiederherstellungssystemen, regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung von Daten sowie die Einhaltung der Datenschutzgesetze und -vorschriften. Darüber hinaus ist es wichtig, eine umfassende Risikobewertung durchzuführen und geeignete Kontrollen zu implementieren, um sicherzustellen, dass die Daten zuverlässig und vertrauenswürdig sind.

24
Q

Wie können Sie Big Data und Machine Learning in der medizinischen Geräteindustrie einsetzen, um die Qualität und Sicherheit zu verbessern?

A

In der medizinischen Geräteindustrie gibt es eine Fülle von Daten, die von Geräten und Systemen generiert werden. Das Ziel besteht darin, diese Daten effektiv zu nutzen, um die Qualität und Sicherheit von medizinischen Geräten zu verbessern. Big Data und Machine Learning sind in diesem Zusammenhang zwei wichtige Ansätze, die genutzt werden können. Big Data kann dazu beitragen, große Datenmengen schnell zu verarbeiten und nützliche Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Machine Learning ermöglicht es uns, Muster in den Daten zu erkennen und diese Muster zu nutzen, um Vorhersagen zu treffen.

Ein Beispiel für den Einsatz von Big Data und Machine Learning in der medizinischen Geräteindustrie ist die Vorhersage von Wartungsbedarf und die frühzeitige Erkennung von Fehlfunktionen. Durch die Analyse großer Datenmengen können wir Muster und Zusammenhänge erkennen, die auf Probleme hinweisen könnten. Basierend auf diesen Erkenntnissen können wir präventive Wartungsmaßnahmen ergreifen, um Ausfälle zu vermeiden und die Lebensdauer der Geräte zu verlängern.

Um Big Data und Machine Learning in der medizinischen Geräteindustrie einzusetzen, ist es wichtig, ein umfassendes Verständnis der Daten zu haben und sicherzustellen, dass sie korrekt und vertrauenswürdig sind. Es ist auch wichtig, die Anforderungen und Standards im Hinblick auf Datenschutz und Datensicherheit einzuhalten, um sicherzustellen, dass die Verwendung der Daten im Einklang mit den geltenden Vorschriften steht.