Lead Data Science Researcher

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, unerforschte Gebiete 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 textlicher) 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.