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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Data Scientists und entwickle innovative Lösungen im Gesundheitswesen.
- Arbeitgeber: Ein führendes Softwareunternehmen, das analytische Dienstleistungen für den Gesundheitssektor anbietet.
- Mitarbeitervorteile: Vollständig remote-freundlich mit flexiblen Arbeitszeiten und einem vertrauensvollen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte bedeutende Herausforderungen und verbessere die Qualität der medizinischen Versorgung.
- Gewünschte Qualifikationen: Starke analytische Fähigkeiten und Erfahrung in maschinellem Lernen, Python und SQL erforderlich.
- Andere Informationen: Bonuspunkte für Kenntnisse in NLP-Modellen und Pipeline-Tools.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
Ein Softwareentwicklungsunternehmen sucht einen talentierten, langfristigen Lead Data Science Researcher. Das Unternehmen ist ein Team von Experten, die analytische Dienstleistungen für Kunden im Gesundheitswesen anbieten. Sie werden Teil eines internationalen Teams von erstklassigen Fachleuten, die leidenschaftlich daran arbeiten, Produkte zu schaffen, die die Qualität medizinischer Dienstleistungen verbessern.
Wir suchen einen Lead Data Science Researcher, der in forschungsintensiven Umgebungen gedeiht und es genießt, unbekanntes Terrain mit der Unterstützung eines starken technischen Teams zu erkunden. Sie werden ein kompaktes Team von zwei Datenwissenschaftlern leiten und sie bei hochwirksamen Forschungsinitiativen und experimentellen Projekten anleiten. Ihre Rolle wird darin bestehen, die Grenzen des angewandten maschinellen Lernens — insbesondere im Kontext medizinischer und klinischer Daten — zu erweitern und komplexe Probleme in innovative Lösungen umzuwandeln. Dies ist eine einzigartige Gelegenheit, neue Ideen und Anwendungen voranzutreiben, nicht nur bestehende zu optimieren.
Was wir suchen:
- Außergewöhnliche analytische und statistische Fähigkeiten - sicher im Umgang mit Unsicherheit, Inferenz und Experimenten;
- Starker Hintergrund in verschiedenen Bereichen des maschinellen Lernens (traditionelle Klassifikations- und Regressionsverfahren, Empfehlungssysteme, Textdaten, Clustering usw.);
- Solide Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow;
- Ausgezeichnete Python-Kenntnisse (über Jupyter Notebooks hinaus) - Fähigkeit, sauberen, testbaren, produktionsbereiten Code zu erstellen;
- Vertrautheit mit medizinischen oder lebenswissenschaftlichen Daten ist ein großer Vorteil;
- Expertise in SQL, Pandas, Scikit-learn und modernen Daten-Workflows;
- Sicheres Arbeiten in Google Cloud Platform (GCP) Umgebungen.
Bonuspunkte für Erfahrung mit:
- Modernsten NLP-Modellen, Transformatoren, agentischen Ansätzen zur Analyse und Zusammenfassung gemischter (temporaler und textueller) Daten;
- Erfahrung mit Pipeline-Orchestrierungstools wie Airflow, Argo usw.;
- Nachgewiesene Erfahrung mit Anomalieerkennung und Prognose mit Erklärbarkeit für temporale und gemischte Daten;
- Englischkenntnisse auf mittlerem Niveau oder höher — Fähigkeit, an schriftlichen Diskussionen mit internationalen Teams und Kunden teilzunehmen.
Vorteile:
- Teil eines mission-driven Teams zu werden, das an der Schnittstelle von Daten, Medizin und Einfluss arbeitet;
- An bedeutenden Herausforderungen mit langfristigem Wert für die öffentliche Gesundheit und die Qualität der Gesundheitsversorgung zu arbeiten;
- Mit erstklassigen Experten in einer Kultur zusammenzuarbeiten, die Neugier, Autonomie und Innovation schätzt;
- Vollständig remote-freundliches Setup mit Flexibilität und Vertrauen im Kern.
Lead Data Science Researcher Arbeitgeber: Top Remote Talent
Kontaktperson:
Top Remote Talent HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Lead Data Science Researcher
✨Tipp Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Konferenzen im Bereich Data Science und Medizin, um Kontakte zu knüpfen. Oftmals erfährt man von offenen Stellen durch persönliche Empfehlungen.
✨Tipp Nummer 2
Zeige deine Leidenschaft für Forschung! Teile deine Projekte und Erkenntnisse auf Plattformen wie GitHub oder LinkedIn. Dies kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben und dein Fachwissen zu demonstrieren.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Machine Learning und Datenanalyse übst. Nutze Plattformen wie LeetCode oder HackerRank, um deine Fähigkeiten zu schärfen und sicherzustellen, dass du bereit bist, deine Kenntnisse zu präsentieren.
✨Tipp Nummer 4
Informiere dich über die neuesten Trends in der medizinischen Datenanalyse und Machine Learning. Zeige in Gesprächen, dass du über aktuelle Entwicklungen informiert bist und wie diese in die Arbeit bei uns integriert werden können.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Lead Data Science Researcher
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Hebe deine analytischen Fähigkeiten hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine außergewöhnlichen analytischen und statistischen Fähigkeiten. Gib konkrete Beispiele für Projekte oder Erfahrungen, die deine Kompetenz in diesen Bereichen zeigen.
Technische Fähigkeiten betonen: Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Python, SQL, Pandas, Scikit-learn und Deep Learning Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow klar darstellst. Zeige, wie du diese Technologien in der Vergangenheit angewendet hast.
Motivationsschreiben anpassen: Verfasse ein individuelles Motivationsschreiben, das deine Leidenschaft für Datenwissenschaft und Medizin unterstreicht. Erkläre, warum du in einem forschungsintensiven Umfeld arbeiten möchtest und wie du zur Mission des Unternehmens beitragen kannst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Top Remote Talent vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen der Rolle
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen des Lead Data Science Researcher vertraut. Überlege dir, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten in den Bereichen maschinelles Lernen, Datenanalyse und Programmierung in Python zu den Erwartungen des Unternehmens passen.
✨Bereite Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu teilen, die deine analytischen Fähigkeiten und deine Erfahrung mit komplexen Datenproblemen zeigen. Dies könnte Projekte umfassen, bei denen du innovative Lösungen entwickelt hast oder in denen du ein Team geleitet hast.
✨Zeige deine Leidenschaft für das Gesundheitswesen
Da das Unternehmen im Gesundheitsbereich tätig ist, ist es wichtig, dein Interesse an medizinischen Daten und deren Anwendung zu zeigen. Informiere dich über aktuelle Trends und Herausforderungen im Gesundheitswesen, um während des Interviews relevante Gespräche führen zu können.
✨Stelle Fragen zur Unternehmenskultur
Nutze die Gelegenheit, um Fragen zur Unternehmenskultur und den Arbeitsabläufen zu stellen. Zeige, dass du an einem Umfeld interessiert bist, das Neugier, Autonomie und Innovation fördert, und dass du bereit bist, dich aktiv in das Team einzubringen.
