Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und validiere prädiktive Modelle und KI zur Verbesserung von Geschäftsprozessen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Gesundheitswesen mit einem Fokus auf Datenanalyse.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, umfassende Sozialleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit großartigen Karrierechancen und einem unterstützenden Team.
- Warum dieser Job: Nutze deine Datenkenntnisse, um echte Veränderungen im Gesundheitswesen zu bewirken.
- Qualifikationen: Bachelor-Abschluss in Data Science oder verwandten Bereichen und mindestens 3 Jahre Erfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 83000 - 132800 € pro Jahr.
Der Data Scientist II ist verantwortlich für das Entwerfen und Validieren von prädiktiven Modellen, maschinellen Lernmodellen und künstlicher Intelligenz, die Geschäftsprozesse in der gesamten Organisation (operativ, klinisch, finanziell, marketingtechnisch usw.) informieren und verbessern.
Wesentliche Funktionen
- Erstellen, Pflegen und Kommunizieren eines analytischen Plans für jedes Projekt
- Abbau und Analyse großer strukturierter und unstrukturierter Datensätze
- Verwendung einer breiten Palette von Datenquellen zur Entwicklung von Algorithmen zur Risikovorhersage und zum Verständnis von Treibern, Erkennung von Ausreißern usw.
- Entwicklung von Visualisierungen, die die Wirksamkeit der entwickelten Algorithmen demonstrieren
- Bereitstellung statistischer Validierung und Analyse der Ergebnisse im Zusammenhang mit klinischen Programmen und Interventionen
- Zusammenarbeit mit anderen Teams zur Integration in bestehende Lösungen
- Kommunikation von Ergebnissen und Ideen an wichtige Interessengruppen
- Vorbereitung von Code für die Operationalisierung der End-to-End-Modellpipeline und der Ergebnisse für den geschäftlichen Gebrauch
- Durchführung anderer angeforderter Aufgaben
Bildung und Erfahrung
- Ein Bachelor-Abschluss in Data Science, Mathematik, Statistik, Ingenieurwesen, Informatik oder einem anderen verwandten Bereich oder gleichwertige Jahre relevanter Berufserfahrung sind erforderlich
- Mindestens drei (3) Jahre Erfahrung in der Datenanalyse und/oder analytischer Programmierung erforderlich
- Erfahrung mit Cloud-Diensten (wie Azure, AWS oder GCP) und modernen Datenstacks (wie Databricks oder Snowflakes) ist bevorzugt
- Erfahrung im Gesundheitswesen ist bevorzugt
Kompetenzen, Wissen und Fähigkeiten
- Versiert in SQL und mindestens einer der folgenden Programmiersprachen: Python oder R
- Bevorzugtes Grundwissen in der Entwicklung von Berichten oder Dashboards in Power BI oder anderen Business-Intelligence-Anwendungen
- Fähigkeit zur Durchführung grundlegender statistischer Analysen und Techniken, einschließlich A/B-Tests, allgemeiner Signifikanztests und Stichprobenmethoden
- Praktisches Wissen über prädiktive Modellierung und maschinelle Lernalgorithmen wie verallgemeinerte lineare Modelle, nichtlineare überwachte Lernmodelle, Clustering, Entscheidungsbäume, Dimensionsreduktion und natürliche Sprachverarbeitung
- Versiert in Techniken zur Merkmalsengineering und explorativer Datenanalyse
- Vertrautheit mit Optimierungstechniken und Methoden der künstlichen Intelligenz
- Fähigkeit, große Mengen an Informationen zu analysieren und Muster, Unregelmäßigkeiten und Mängel zu identifizieren
- Versiert in MS Office (Excel, PowerPoint, Word, Access)
- Nachgewiesene kritische Denkfähigkeit, verbale Kommunikations-, Präsentations- und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten
- Fähigkeit, unabhängig und innerhalb eines funktionsübergreifenden Teamumfelds zu arbeiten
Lizenz und Zertifizierung
- Keine
Arbeitsbedingungen
- Allgemeine Büroumgebung; es kann erforderlich sein, längere Zeit zu sitzen oder zu stehen
Vergütungsbereich
$83.000,00 - $132.800,00. CareSource berücksichtigt eine Kombination aus der Ausbildung, dem Training und der Erfahrung eines Kandidaten sowie dem Umfang und der Komplexität der Position, dem erforderlichen Ermessen und der Freiheit für die Rolle und anderen externen und internen Daten bei der Festlegung eines Gehaltsniveaus. Neben dem Grundgehalt können Sie sich für einen Bonus qualifizieren, der an die Unternehmens- und individuelle Leistung gebunden ist. Wir investieren stark in das Wohlbefinden jedes Mitarbeiters und bieten ein umfangreiches und umfassendes Gesamtvergütungspaket an.
Vergütungstyp (stundenweise/gehaltlich)
Gehalt
Organisationslevel Kompetenzen
- Förderung einer kollaborativen Arbeitsplatzkultur
- Partnerschaften aufbauen
- Selbst und andere entwickeln
- Ausführung vorantreiben
- Andere beeinflussen
- Persönliche Exzellenz anstreben
- Das Geschäft verstehen
Diese Stellenbeschreibung ist nicht vollständig. CareSource behält sich das Recht vor, diese Stellenbeschreibung jederzeit zu ändern. CareSource ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir setzen uns dafür ein, ein Umfeld zu fördern, das Menschen aller Hintergründe willkommen heißt und unterstützt.
Data Scientist II Arbeitgeber: CareSource
CareSource ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine integrative und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter wachsen und sich entwickeln können. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und strategisches Management fördert CareSource die berufliche Weiterentwicklung durch umfassende Schulungsprogramme und regelmäßige Leistungsbewertungen. Darüber hinaus profitieren Mitarbeiter von einem attraktiven Vergütungspaket, das neben einem wettbewerbsfähigen Gehalt auch leistungsabhängige Boni und umfassende Gesundheitsleistungen umfasst.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist II 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 CareSource 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 Data Scientist II 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 Data Scientist II bei CareSource gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei CareSource 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 CareSource entscheidend sein!
