Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze die Integration von KI in klinische Umgebungen und baue ML-Lösungen.
- Unternehmen: Avelios, ein innovatives Start-up im Gesundheitswesen mit vielfältigem Team.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, persönliche Entwicklung und monatliches Essensgeld bis zu 75 Euro.
- Weitere Informationen: Erlebe ein internationales Team und hervorragende Karrierechancen in einem dynamischen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitsversorgung mit modernster Technologie und echten Auswirkungen.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und starke Programmierkenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
Unsere Mission bei Avelios ist es, die führende Softwareplattform für die datengestützte Digitalisierung von Krankenhäusern und der Patientenversorgung aufzubauen. Dazu haben wir eine modulare Softwareplattform entwickelt, die Arbeitsabläufe in Krankenhäusern mit modernster Technologie benutzerfreundlich digitalisiert und optimiert. Mit unserer Software ermöglichen wir es Krankenhäusern, Ärzten und Pflegekräften, ihren Patienten die bestmögliche Versorgung zu bieten. Wir wachsen schnell und möchten unser Team und unser Geschäft weiter ausbauen, um das Gesundheitswesen grundlegend zum Besseren zu digitalisieren. Wir schätzen unterschiedliche Hintergründe und sehen Vielfalt als eine unserer Stärken.
Als Werkstudent im Bereich Machine Learning (alle Geschlechter) unterstützen Sie die Integration intelligenter Systeme in reale klinische Umgebungen. In Zusammenarbeit mit unseren interdisziplinären Entwicklungs- und Forschungsteams konzentriert sich Ihre Rolle auf den Aufbau und die Bereitstellung von Machine-Learning-Lösungen in großem Maßstab. Sie haben direkten Zugang zu großen medizinischen Datensätzen, führenden Forschungseinrichtungen und Hochleistungsrecheninfrastrukturen. Dies ist eine einzigartige Gelegenheit, wie KI alltägliche medizinische Arbeitsabläufe transformiert.
Ihre Verantwortlichkeiten:
- Zusammenarbeit mit unserem Kernentwicklungsteam, um Machine Learning in die Produktion zu bringen
- Unterstützung bei der Integration von KI-gestützten Lösungen in medizinische Arbeitsabläufe
- Forschung nach modernen KI-Lösungen für Gesundheitsprobleme und Anpassung an unsere Bedürfnisse
- Nutzung des Zugangs zu Hochleistungsrecheninfrastrukturen zum Aufbau robuster ML-Pipelines
Ihre Qualifikationen:
- Abschluss in Informatik, Computerwissenschaften oder einem verwandten Bereich – oder gleichwertige praktische Erfahrung
- Starke Programmierkenntnisse, insbesondere in Python – GitHub-Beiträge sind ein Plus
- Praktische Erfahrung mit PyTorch, HuggingFace, LangChain oder anderen führenden ML-Frameworks
- Veröffentlichungen auf Top-Konferenzen oder nachgewiesene bahnbrechende Ergebnisse in angewandtem ML (z.B. Spracherkennung oder NLP)
- Interesse an neuen Technologien und deren Anwendung auf reale Herausforderungen
- Fließend in Deutsch und Englisch
Ihre Vorteile:
- Vielfalt in Ihren Aufgaben und die Möglichkeit, Verantwortung zu übernehmen
- Flexible Arbeitszeiten
- Unterstützung Ihrer persönlichen Entwicklung durch kontinuierliches Lernen und Feedback sowie hohe Chancen auf einen Übergang in eine Vollzeitstelle, wenn die Zusammenarbeit erfolgreich ist
- Eine internationale, informelle Teamstruktur in einer motivierenden Start-up-Atmosphäre, die es Ihnen ermöglicht, direkt an unserem Kundenwachstum und dem Gesamterfolg von Avelios teilzuhaben
- Die Möglichkeit, wertvolle praktische Erfahrungen in einem von führenden internationalen VCs unterstützten Start-up zu sammeln
- Ein monatliches Essensgeld von bis zu 75 Euro und Corporate Benefits, die Ihnen Zugang zu Rabatten von einer Vielzahl von Anbietern in verschiedenen Bereichen bieten
Working Student Machine Learning (all genders) Arbeitgeber: Avelios Medical
Avelios ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Vielfalt geschätzt wird. Als Medical Product Manager (m/w/d) haben Sie die Möglichkeit, Ihre klinische Expertise in einem internationalen Team einzubringen und aktiv an der Digitalisierung des Gesundheitswesens mitzuwirken. Mit flexiblen Arbeitszeiten, einem motivierenden Start-up-Umfeld und umfangreichen Entwicklungsmöglichkeiten können Sie nicht nur Ihre Karriere vorantreiben, sondern auch einen echten Unterschied im Leben von Patienten und Klinikern machen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Working Student Machine Learning (all genders) erhalten könntest
✨Nutze deine Hochschule als Sprungbrett
Lass uns nicht vergessen, dass unsere Unis oft eine Goldgrube für Werkstudentenjobs im Data Science-Bereich sind. Sprich mit deinen Professoren oder besuche Karrieremessen; viele Firmen suchen direkt auf dem Campus nach Nachwuchs-Data-Scientisten!
✨Engagiere dich in Data Science-Communities
Melde dich in Online-Communities und lokalen Meetup-Gruppen an, die sich mit Data Science beschäftigen. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und solltest die Chance nutzen, an Hackathons oder Workshops teilzunehmen, um deine Fähigkeiten zu zeigen!
✨Präsentiere deine Projekte
Zeig, was du drauf hast! Erstelle ein Portfolio auf Plattformen wie GitHub oder Kaggle und teile deine Projekte. Das kann ein super Weg sein, um bei Avelios Medical aufzufallen, wenn du dich bewirbst!
✨Bewirb dich direkt auf unseren Jobseiten
Wir bei StudySmarter haben ständig spannende Werkstudentenstellen ausgeschrieben. Schau direkt auf unserer Website vorbei und bewirb dich! Je schneller du handelst, desto besser stehen deine Chancen, den Job zu landen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Working Student Machine Learning (all genders) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig deine Projekte!:In deinem Lebenslauf solltest du auf jeden Fall deine bisherigen Projekte im Bereich Data Science hervorheben. Wenn du an coolen Datensätzen gearbeitet hast oder Machine Learning Modelle erstellt hast, pack das rein! Es zeigt uns, dass du praktische Erfahrungen hast und weckt unser Interesse an deinen Skills.
Erwähne relevante Tools und Sprachen:Data Science bedeutet oft, mit spezifischen Tools und Programmiersprachen zu arbeiten. Stell sicher, dass du alles, was du kannst, wie Python, R oder SQL, in deinem Lebenslauf angibst. Das gibt uns einen klaren Überblick über dein technisches Know-how und hilft uns zu sehen, wie du ins Team passt.
Dein Anschreiben ist entscheidend:Nutze dein Anschreiben, um uns zu zeigen, warum du hungrig auf learnings im Data-Science-Bereich bist. Erzähl uns, was dich motiviert und wieso du bei Avelios Medical als Werkstudent arbeiten möchtest! Das gibt deinem Profil eine persönliche Note, die uns anspricht.
Verlinke deinen GitHub oder Portfolio:Falls du einen GitHub-Account oder ein Portfolio mit deinen Data-Science-Arbeiten hast, unbedingt verlinken! Das macht es uns leichter, deine praktischen Fähigkeiten nachzuvollziehen und zeigt uns, dass du engagiert und aktiv in der Community bist. Zeig, was du kannst!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Avelios Medical vorbereitet
✨Zeig deine Datenliebe!
Für ein Werkstudentenprogramm im Bereich Data Science solltest du unbedingt ein Projekt in deinem Portfolio haben, das deine Fähigkeiten zeigt. Zeig, wie du Daten analysiert, visualisiert und interpretiert hast – egal, ob es sich um ein Uni-Projekt oder ein persönliches Interesse handelt. Das begeistert die Interviewer und zeigt, dass du praktisch mit Daten arbeiten kannst.
✨Mach dich mit Tools vertraut
In der Data Science nutzen wir viele verschiedene Tools wie Python, R oder SQL. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu diesen Tools zu beantworten oder sogar kurze Coding-Tests während des Interviews zu machen. Wenn du eine persönliche Vorliebe für ein Tool hast, teile das mit und erzähl, was du damit gemacht hast!
✨Erzähle von deinem Lernwillen
Als Werkstudent geht es oft auch darum, wie motiviert du bist, zu lernen und deine Fähigkeiten weiterzuentwickeln. Sei bereit, über die aktuellen Trends in der Data Science zu sprechen und zeige Interesse an zusätzlichen Kursen oder Zertifikaten, die du gerne machen möchtest. Das zeigt Engagement!
✨Frag nach Projekten!
Nutze die Gelegenheit, um während des Interviews nach den Projekten zu fragen, an denen du arbeiten würdest. Fragen wie 'An welchen Arten von Datenanalysen arbeiten die Teammitglieder aktuell?' zeigen dein Interesse und helfen dir, die Herausforderungen des Unternehmens besser zu verstehen. Das macht einen guten Eindruck!
