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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Bewerte Datenquellen und entwickle Prognosemodelle für das Gesundheitswesen.
- Arbeitgeber: docmetric revolutioniert e-Health mit modernster Technologie und einem engagierten Team.
- Mitarbeitervorteile: Sichere Arbeitsplätze, flache Hierarchien und spannende Projekte warten auf dich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Gesundheitswesens und arbeite in einem dynamischen Start-Up-Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung in Data Science und ein relevantes Studium sind erforderlich.
- Andere Informationen: Werde Teil einer sinnvollen Mission, die Menschenleben verbessert.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Gestalte mit uns die Zukunft von e-Health als Data Scientist (m/w/d). Wir von docmetric suchen herausragende Data Scientists, die unsere Mission „Niemand soll leiden oder sterben, nur weil einmal irgendwann, irgendwo wichtige medizinische Informationen fehlen“ teilen. Wenn Du es liebst, das Gesundheitssystem mit modernsten Tech-Stacks und Tools zu digitalisieren und Spaß an der Arbeit in einem interdisziplinären Team mit einer ausgeprägten Start-Up-Mentalität hast, freuen wir uns auf Deine Bewerbung!
Dein Beitrag:
- Bewertung von Datenquellen und programmatische Aufbereitung, Anreicherung sowie Normalisierung von longitudinalen Behandlungsdaten.
- Kontinuierliche Optimierung der Datenqualität und aktiver Aufbau sowie Weiterentwicklung interner und externer Datenbanken.
- Anwendung von Machine Learning- und KI-Methoden zur Verbesserung von Datenverarbeitungsprozessen und Entwicklung von Prognosemodellen.
- Durchführung von komplexen Datenanalysen in enger Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams.
- Präsentation deiner Analyseergebnisse an unterschiedliche Zielgruppen.
Das bringst Du mit:
- Mindestens 4 Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Science, insbesondere mit Gesundheitsdaten.
- Abgeschlossenes Studium in (Medizin-) Informatik, Mathematik, Naturwissenschaften oder eine vergleichbare Qualifikation.
- Fundierte Kenntnisse in Python, Datenbankmanagement und Datenverarbeitungs-Tools (z.B. SQL/NoSQL, Pandas, Jupyter).
- Sehr gute Englischkenntnisse (mind. C1).
- Agiles Mindset, starke analytische Fähigkeiten und Problemlösungsorientierung mit Interesse an datengetriebenen Innovationen im Gesundheitswesen.
Das kannst Du von uns erwarten:
- Sinnvolle Mission: Gestalte aktiv die Zukunft von e-Health an der Schnittstelle von Gesundheitswesen und Digitalisierung.
- Attraktive Standorte: Werde Teil echter Communities, bei denen Menschen und Zusammenhalt im Mittelpunkt stehen.
- Sicherheit: Genieße einen sicheren Arbeitsplatz in einem krisenfesten Marktumfeld.
- Flache Hierarchien: Profitiere von einem agilen Umfeld mit stabilen Strukturen und Expertise.
- Gestaltungsspielraum: Erlebe vielseitige Weiterentwicklungsmöglichkeiten und spannende Projekte mit langfristigen Perspektiven.
Überzeugt? Bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen (inkl. Gehaltsvorstellung und nächstmöglichen Eintrittstermin). Werde Teil einer bedeutenden Mission.
Senior Data Scientist e-Health (m/w/d) Arbeitgeber: Docmetric
Kontaktperson:
Docmetric HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Data Scientist e-Health (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Meetups im Bereich Data Science und e-Health in Berlin oder Heidelberg. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und vielleicht sogar direkt mit jemandem von docmetric ins Gespräch kommen.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends und Technologien im Gesundheitswesen. Zeige in Gesprächen, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch ein tiefes Verständnis für die Herausforderungen und Chancen im e-Health-Bereich.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich darauf vor, deine bisherigen Projekte und Erfahrungen zu präsentieren. Überlege dir, wie du deine Kenntnisse in Python und Machine Learning konkret auf die Anforderungen der Stelle anwenden kannst, um einen bleibenden Eindruck zu hinterlassen.
✨Tip Nummer 4
Zeige dein Interesse an der Mission von docmetric. Informiere dich über ihre Projekte und Werte, damit du in Gesprächen authentisch und überzeugend darlegen kannst, warum du Teil ihres Teams werden möchtest.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Data Scientist e-Health (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Mission: Lies die Stellenanzeige sorgfältig durch und verstehe die Mission von docmetric. Betone in deiner Bewerbung, wie deine Werte und Erfahrungen mit der Vision übereinstimmen, dass niemand aufgrund fehlender medizinischer Informationen leiden oder sterben soll.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Stelle sicher, dass du deine mindestens 4-jährige Berufserfahrung im Bereich Data Science klar darstellst. Fokussiere dich besonders auf Projekte, die sich mit Gesundheitsdaten befassen, und beschreibe deine Rolle und Erfolge in diesen Projekten.
Technische Fähigkeiten betonen: Liste deine Kenntnisse in Python, Datenbankmanagement und Datenverarbeitungs-Tools wie SQL/NoSQL, Pandas und Jupyter deutlich auf. Zeige, wie du diese Fähigkeiten in der Vergangenheit angewendet hast, um komplexe Datenanalysen durchzuführen.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du an der Schnittstelle von Gesundheitswesen und Digitalisierung arbeiten möchtest. Erwähne auch deine analytischen Fähigkeiten und dein agiles Mindset, um zu zeigen, dass du gut ins Team passt.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Docmetric vorbereitest
✨Verstehe die Mission des Unternehmens
Informiere dich gründlich über die Mission von docmetric und wie sie das Gesundheitssystem verbessern wollen. Zeige in deinem Interview, dass du diese Vision teilst und bereit bist, aktiv daran mitzuarbeiten.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen aus deiner bisherigen Karriere, die deine Fähigkeiten im Bereich Data Science und insbesondere mit Gesundheitsdaten demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele detailliert zu erläutern.
✨Kenntnisse in relevanten Tools betonen
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Python, SQL/NoSQL und anderen Datenverarbeitungs-Tools hervorhebst. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten oder sogar praktische Aufgaben zu lösen.
✨Analytisches Denken und Problemlösungsfähigkeiten zeigen
Bereite dich darauf vor, deine analytischen Fähigkeiten zu demonstrieren. Du könntest gebeten werden, ein komplexes Problem zu lösen oder eine Datenanalyse durchzuführen. Zeige, dass du strukturiert und kreativ an Herausforderungen herangehst.
