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FĂĽr Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Datenwissenschaftlern und entwickle innovative Lösungen im Gesundheitswesen.
- Arbeitgeber: Ein fĂĽhrendes Softwareunternehmen, das analytische Dienstleistungen fĂĽr 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 Dienstleistungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Starke analytische Fähigkeiten und Erfahrung in maschinellem Lernen, Python und SQL erforderlich.
- Andere Informationen: Bonuspunkte fĂĽr Kenntnisse in NLP-Modellen und Pipeline-Orchestrierungstools.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 72000 - 84000 € pro Jahr.
Ein Softwareentwicklungsunternehmen sucht einen talentierten, langfristigen Lead Data Science Researcher. Das Unternehmen besteht aus einem 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, unerforschte Gebiete mit der Unterstützung eines starken technischen Teams zu erkunden. Sie werden ein kleines 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 zu verwandeln. 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 groĂźer Vorteil;
- Expertise in SQL, Pandas, Scikit-learn und modernen Daten-Workflows;
- Sicheres Arbeiten in Google Cloud Platform (GCP) Umgebungen.
Bonuspunkte fĂĽr Erfahrungen mit:
- Modernsten NLP-Modellen, Transformatoren, agentischen Ansätzen zur Analyse und Zusammenfassung gemischter (zeitlicher und textlicher) Daten;
- Erfahrung mit Pipeline-Orchestrierungstools wie Airflow, Argo usw.;
- Nachgewiesene Erfahrung mit Anomalieerkennung und Prognosen mit Erklärbarkeit für zeitliche 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
✨Tip 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.
✨Tip 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 Engagement für innovative Lösungen zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Gespräche vor! Übe, komplexe Probleme zu erklären und deine Ansätze zur Lösung darzustellen. Dies zeigt nicht nur deine Fachkenntnisse, sondern auch deine Fähigkeit, im Team zu kommunizieren und zu führen.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über die neuesten Trends in der medizinischen Datenanalyse! Zeige in Gesprächen, dass du mit den aktuellen Entwicklungen vertraut 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, bei denen du mit Unsicherheit, Inferenz und Experimenten gearbeitet hast.
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 früheren Projekten eingesetzt hast.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du an dieser Position interessiert bist und wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zur Mission des Unternehmens passen. Betone deine Leidenschaft für die Verbesserung der medizinischen Dienstleistungen durch Datenwissenschaft.
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 Bereichen wie maschinelles Lernen, Datenanalyse und Programmierung in Python zu den Erwartungen des Unternehmens passen.
✨Bereite Beispiele für deine Projekte vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu präsentieren, insbesondere solche, die deine analytischen Fähigkeiten und deine Erfahrung mit medizinischen Daten zeigen. Dies wird helfen, deine Eignung für die Rolle zu unterstreichen.
✨Zeige deine Führungsqualitäten
Da du ein kleines Team leiten wirst, ist es wichtig, dass du deine Führungsfähigkeiten demonstrierst. Bereite dich darauf vor, über deine Erfahrungen im Teammanagement und in der Anleitung von Kollegen zu sprechen.
✨Stelle Fragen zur Unternehmenskultur
Zeige dein Interesse an der Unternehmenskultur, indem du Fragen stellst. Erkundige dich nach der Zusammenarbeit im Team, den Herausforderungen, die das Unternehmen sieht, und wie Innovation gefördert wird. Das zeigt, dass du nicht nur an der Position, sondern auch am Unternehmen interessiert bist.
