Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere datengetriebene Analysen und KI/ML-Lösungen für das Militärgesundheitswesen.
- Unternehmen: Analytica, ein innovatives Unternehmen im Bereich Datenwissenschaft.
- Vorteile: Bonussystem, arbeitgeberfinanzierte Gesundheitsversorgung und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Hybrid-Arbeitsmodell mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Militärgesundheitswesens mit modernster Technologie und echten Auswirkungen.
- Qualifikationen: Abschluss in Datenwissenschaft oder verwandten Bereichen und Erfahrung mit Python/SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.
Analytica sucht einen Junior Data Scientist zur Unterstützung eines mission-kritischen Programms im Bereich Verteidigungsgesundheit in einer Beratungs- und Lieferkapazität. Die Rolle konzentriert sich auf den Aufbau und die Bereitstellung von datengestützten Analysen und KI/ML-Lösungen für militärische Gesundheitsanalysen, einschließlich ETL, prädiktiver Modellierung, NLP, Dashboard-Entwicklung und Dokumentationsunterstützung, unter der Anforderung einer Geheimhaltungsfreigabe.
Verantwortlichkeiten
- Anwendung von Erfahrungen mit militärischen oder veteranen Gesundheitsystemen (z. B. DHA, VA), einschließlich des Verständnisses von Gesundheitsdaten, regulatorischer Compliance und mission-gesteuerter Versorgung.
- Durchführung von ETL und explorativer Datenanalyse (EDA) sowie Datenaufbereitung zur Entwicklung und Präsentation innovativer maschineller Lernalgorithmen.
- Verwendung von maschinellen Lern- und Zeitreihenmethoden für prädiktive Analysen zur Unterstützung schnellerer und genauerer Gesundheitsergebnisse.
- Entwurf, Entwicklung und Bereitstellung von NLP- und KI/ML-Modellen mit Unit-Tests, Leistungsvalidierung und Nachverfolgung nach der Bereitstellung zur Unterstützung von Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit.
- Erstellung interaktiver Dashboards und Visualisierungen mit Python und Power BI und/oder Tableau für Echtzeit-Gesundheitsanalysen und Entscheidungsfindung.
- Zusammenarbeit mit klinischen und operativen Stakeholdern zur Anforderungserhebung und Übersetzung in datengestützte visuelle Lösungen.
- Pflege von Arbeitsprodukten mit Versionskontrollsystemen wie Git, Gitlab und verwandten Werkzeugen.
- Durchführung von Qualitätskontrollverfahren zur Gewährleistung hoher Zuverlässigkeit, Datenintegrität und optimierter Leistung von ML-Algorithmen und Dashboard-Lösungen.
- Erstellung von Dokumentationen zu Geschäftsanforderungen, technischen Spezifikationen und Schulungsmaterialien, die auf KI/ML- und Dashboard-Lösungen zugeschnitten sind.
- Entwicklung von Präsentationsmaterialien (z. B. PowerPoint-Zusammenfassungen und technische Berichte) zur Unterstützung der Genehmigung von Algorithmen und der Kommunikation mit Stakeholdern.
- Pflege von versionierten Dokumentationen zur Unterstützung von Compliance, Reproduzierbarkeit und Wissensübertragung zwischen Teams.
- Untersuchung, Berichterstattung und Begründung von Algorithmenergebnissen sowie Präsentation von Erkenntnissen im Kontext organisatorischer Geschäftsherausforderungen.
Erforderliche Qualifikationen
- Abschluss (Bachelor oder Master) in Datenwissenschaft, Datenanalyse, Statistik, Informatik, Gesundheitspolitik oder öffentlicher Gesundheit.
- Fähigkeit, eine Geheimhaltungsfreigabe zu erhalten.
- 1-3 Jahre Erfahrung mit Python und/oder SQL für Programmierung, ETL und Datenanalyse.
- Starkes Wissen über statistische Programmierkonzepte und Best Practices.
- Erfahrung in der Entwicklung von maschinellen Lernlösungen, einschließlich Arbeit mit Trainings-/Testsets, Validierungssets, Zieldefinition und Bewertungskriterien für Algorithmen.
- Erfahrung in der Bereitstellung analytischer Dashboard-Produkte mit Tableau und/oder Power BI ist erforderlich.
- Nachgewiesene SQL-Entwicklung, einschließlich Schreiben von Abfragen, Prozeduren und Durchführung von Abfrageoptimierungen.
- Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten zur Vermittlung technischer Konzepte an verschiedene Zielgruppen.
- Fähigkeit, mehrere Aufgaben innerhalb von Zeitvorgaben zu verwalten und kritische Fristen einzuhalten.
Technologien
- Python, SQL, Power BI, Tableau
- Git, Gitlab, GitHub
- AWS, Azure, Amazon Redshift, SSMS
- NLP, KI/ML, maschinelles Lernen, Zeitreihen
- Databricks, JavaScript
Vorteile
- Chancen auf Boni
- Arbeitgeberfinanzierte Gesundheitsversorgung
- Schulungs- und Entwicklungsmittel
- 401k-Match
Standort / Arbeitsanordnung
Die Rolle kann hybrid sein, entweder in San Antonio, TX oder Falls Church, VA, oder potenziell remote mit gelegentlichen Reisen zu Meetings.
Bevorzugte Qualifikationen
- Fähigkeiten in JavaScript zum Zugriff auf APIs und zur Entwicklung von Frontends.
- Erfahrung mit Databricks ist von Vorteil.
- Vertrautheit mit großen Sprachmodellen (LLMs), Chatbots und Empfehlungssystemen zur Verbesserung der Entscheidungsfindung.
Zusätzliche Hinweise
- Teilen Sie Best Practices und fördern Sie kontinuierliches Lernen in KI/ML-Methoden und -Werkzeugen, die mit den Geschäftszielen in Einklang stehen.
- Implementierung automatisierter Testframeworks und Überwachungstools zur Aufrechterhaltung einer konsistenten Bereitstellungsqualität über Datenanwendungen hinweg.
- Erfahrung mit dem Verteidigungsministerium oder einer Bundesgesundheitseinrichtung.
- Erfahrung im privaten Sektor des Gesundheitswesens.
- Erfahrung im Aufbau und in der Pflege von Kundenbeziehungen.
- Durchführung gründlicher Qualitätskontrollverfahren zur Gewährleistung hoher Zuverlässigkeit, Datenintegrität und optimierter Leistung von ML-Algorithmen und Dashboard-Lösungen.
Gleichstellung / Einstellungsprozess Hinweise
Analytica LLC ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, und stellt angemessene Vorkehrungen für Bewerber und Mitarbeiter mit Behinderungen gemäß den geltenden Gesetzen bereit. Um Effizienz, Fairness und Genauigkeit zu verbessern, kann Analytica KI-unterstützte Tools zur Unterstützung bestimmter Aspekte seines Einstellungsprozesses (Bewerbungsprüfung und Interviewunterstützung) verwenden. Alle Einstellungsentscheidungen werden von den Personalvermittlern und Einstellungsleitern von Analytica getroffen. Bei E-Mail-Kommunikation von Analytica verifizieren Sie die Authentizität, indem Sie sicherstellen, dass die E-Mail-Domain analytica.net ist.
Junior Data Scientist Arbeitgeber: analytica
Analytica ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an bedeutenden Projekten im Bereich der militärischen Gesundheitsversorgung zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Weiterbildung und Entwicklung, attraktiven Zusatzleistungen wie einer 401k-Match und einer unterstützenden Arbeitskultur fördert das Unternehmen kontinuierliches Lernen und Innovation. Die hybride Arbeitsweise in San Antonio, TX oder Falls Church, VA ermöglicht es den Mitarbeitern, flexibel zu arbeiten und gleichzeitig wertvolle Erfahrungen in einem dynamischen Umfeld zu sammeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Junior Data Scientist erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei analytica zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Junior Data Scientist mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Junior Data Scientist bei analytica gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei analytica vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für analytica entscheidend sein!
