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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, 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.
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 mit Fachleuten aus der Datenwissenschaft und dem Gesundheitswesen. Besuche Konferenzen oder Webinare, um Kontakte zu knüpfen und mehr über aktuelle Trends in der Branche zu erfahren. Dies kann dir helfen, wertvolle Einblicke zu gewinnen und möglicherweise Empfehlungen zu erhalten.
✨Tipp Nummer 2
Engagiere dich in Online-Communities oder Foren, die sich auf Datenwissenschaft und maschinelles Lernen konzentrieren. Teile dein Wissen und lerne von anderen, um deine Sichtbarkeit in der Branche zu erhöhen und potenzielle Arbeitgeber auf dich aufmerksam zu machen.
✨Tipp Nummer 3
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte im Bereich Datenwissenschaft zeigt, insbesondere solche, die sich mit medizinischen oder klinischen Daten befassen. Dies wird dir helfen, deine Fähigkeiten zu demonstrieren und dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tipp Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu maschinellem Lernen und Datenanalyse übst. Nutze Plattformen wie LeetCode oder HackerRank, um deine Programmierfähigkeiten in Python und SQL zu verbessern, da diese für die Position entscheidend sind.
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 früheren Projekten eingesetzt hast.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du an dieser Position interessiert bist und wie du zur Mission des Unternehmens beitragen kannst. Betone deine Leidenschaft für Datenwissenschaft im Gesundheitswesen.
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 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 könnte die Anwendung von Deep Learning oder die Entwicklung innovativer Lösungen umfassen.
✨Zeige deine Teamführungsfähigkeiten
Da du ein kleines Team leiten wirst, ist es wichtig, deine Führungsqualitäten zu demonstrieren. Bereite dich darauf vor, über deine Erfahrungen in der Anleitung von Teammitgliedern und die Förderung von Forschungsinitiativen zu sprechen.
✨Stelle Fragen zur Unternehmenskultur
Zeige dein Interesse an der Unternehmenskultur, indem du Fragen stellst, die auf die Werte des Unternehmens eingehen, wie z.B. Innovation, Autonomie und Zusammenarbeit. Dies zeigt, dass du nicht nur an der Position interessiert bist, sondern auch an der langfristigen Passung zum Team.
