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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Bewerte Datenquellen und optimiere die Datenqualität in Python.
- Arbeitgeber: docmetric digitalisiert das Gesundheitswesen mit einer wichtigen Mission.
- Mitarbeitervorteile: Attraktive Standorte, Mitarbeiterrabatte und ein ausgereiftes Feel-Good-Management.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft von e-Health und arbeite in einem agilen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Berufserfahrung in Data Analytics und Kenntnisse in Python, Pandas, SQL erforderlich.
- Andere Informationen: Flache Hierarchien und vielfältige Weiterentwicklungsmöglichkeiten warten auf dich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Gestalte mit uns die Zukunft von e-Health als Data Analyst (m/w/d)
Wir von docmetric suchen ausgezeichnete Data Analysts, die von unserer Mission \“Niemand soll leiden oder gar sterben, nur weil einmal irgendwann, irgendwo wichtige medizinische Informationen fehlen.\“ getrieben sind. Es ist Deine Leidenschaft, mittels neuester Tech-Stacks und Tools das Gesundheitswesen zu digitalisieren? Du hast Spaß an der Arbeit in einem interdisziplinären Team mit ausgeprägter Start-Up-Mentalität? Dann freuen wir uns auf Deine Bewerbung!
Dein Beitrag:
- Als Data-Analyst bist Du für die Bewertung von Datenquellen und die programmatische Aufbereitung, Anreicherung und Normalisierung von Daten in Python zuständig.
- Dabei verantwortest Du die kontinuierliche Optimierung der Datenqualität.
- Du unterstützt uns beim Aufbau und der Weiterentwicklung interner Datenbanken und Datenstrukturen.
- Du analysierst strukturierte und unstrukturierte Daten aus einer Vielzahl von Quellen des Gesundheitswesens.
- Durch die Erstellung und Pflege von Reports und Dashboards übersetzt Du Anforderungen interner und externer Stakeholder in die Welt der Daten.
Das bringst Du mit:
- Berufserfahrung im Bereich Data Analytics, idealerweise in der Arbeit mit Gesundheitsdaten.
- Abgeschlossenes Studium im Bereich der (Medizin-) Informatik, Mathematik, Naturwissenschaften oder eine vergleichbare Qualifikation.
- Erfahrung mit Python, Pandas, SQL sind ein Muss; Erfahrung mit Elasticsearch (oder vergleichbaren NoSQL Datenbanken) und PowerBI sind von Vorteil.
- Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift (mind. B1).
- Ein agiles Mindset und eine Leidenschaft für die Analyse von Daten.
Das kannst Du von uns erwarten:
- Sinn und Zweck: Werde Teil einer wichtigen Mission – An der Schnittstelle von Gesundheitswesen und Digitalisierung gestalten wir die Zukunft von e-Health.
- Attraktive Standorte mit echten Communities: Bei uns stehen die Menschen und der Zusammenhalt im Mittelpunkt. Hierfür bieten wir Dir attraktive Standorte.
- Flache Hierarchien: Best of Both Worlds – Wir sind ein Konzern mit stabilen Strukturen und absoluter Expertise, aber bieten Dir gleichzeitig ein agiles Umfeld mit flachen Hierarchien.
- Gestaltungsspielraum: Du kannst in spannenden Projekten viel bewegen. Wir bieten Dir vielfältige Weiterentwicklungsmöglichkeiten und langfristige Perspektiven.
- Rundum-Paket: Mitarbeiterrabatte, ein ausgereiftes Feel-Good-Management sowie weitere standortspezifische Angebote.
Überzeugt? Bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen (inkl. Gehaltsvorstellung und nächstmöglichen Eintrittstermin).
We create the future of e-Health.
Werde Teil einer bedeutenden Mission.
#J-18808-Ljbffr
Data Analyst e-health (m/w/d) Arbeitgeber: CompuGroup Medical SE
Kontaktperson:
CompuGroup Medical SE HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Analyst e-health (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten, die bereits im Gesundheitswesen oder in der Datenanalyse tätig sind. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Empfehlungen aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Zeige deine Leidenschaft für e-Health! Informiere dich über aktuelle Trends und Technologien im Gesundheitswesen und bringe diese Themen in Gesprächen oder Interviews zur Sprache. Das zeigt dein Engagement und Interesse.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Fragen vor! Da Python, SQL und Datenanalyse zentrale Bestandteile der Stelle sind, solltest du sicherstellen, dass du deine Kenntnisse in diesen Bereichen auffrischst und bereit bist, sie in praktischen Szenarien anzuwenden.
✨Tip Nummer 4
Sei bereit, deine Soft Skills zu demonstrieren! In einem interdisziplinären Team ist es wichtig, gut kommunizieren zu können. Überlege dir Beispiele, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Analyst e-health (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Mission: Lies die Unternehmensmission von docmetric sorgfältig durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten dazu passen. Zeige in deiner Bewerbung, dass du die Bedeutung der Arbeit im Gesundheitswesen verstehst.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Berufserfahrung im Bereich Data Analytics, insbesondere mit Gesundheitsdaten. Nenne spezifische Projekte oder Erfolge, die deine Fähigkeiten in Python, Pandas und SQL demonstrieren.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du für die Position als Data Analyst geeignet bist. Gehe auf deine Leidenschaft für Datenanalyse und dein agiles Mindset ein.
Gehaltsvorstellung und Eintrittstermin: Vergiss nicht, deine Gehaltsvorstellung und den nächstmöglichen Eintrittstermin klar und präzise in deiner Bewerbung anzugeben. Dies zeigt, dass du gut vorbereitet bist und die Anforderungen der Stelle ernst nimmst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei CompuGroup Medical SE vorbereitest
✨Verstehe die Mission
Mach dich mit der Mission von docmetric vertraut. Zeige im Interview, dass du die Bedeutung der Digitalisierung im Gesundheitswesen verstehst und wie deine Rolle als Data Analyst dazu beitragen kann, diese Mission zu erfüllen.
✨Technische Fähigkeiten hervorheben
Bereite dich darauf vor, deine Erfahrungen mit Python, Pandas und SQL detailliert zu erläutern. Sei bereit, konkrete Beispiele für Projekte oder Herausforderungen zu nennen, bei denen du diese Technologien erfolgreich eingesetzt hast.
✨Interdisziplinäre Zusammenarbeit betonen
Da das Unternehmen Wert auf Teamarbeit legt, solltest du Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung anführen, die deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams zeigen. Betone, wie du unterschiedliche Perspektiven integriert hast, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Dies zeigt dein Interesse an der Position und am Unternehmen. Frage beispielsweise nach den aktuellen Projekten im Bereich Datenanalyse oder wie das Team die Datenqualität kontinuierlich optimiert.
