Auf einen Blick
- Aufgaben: Untersuche Daten und beantworte Kundenfragen, während du technische Fähigkeiten im Software Engineering entwickelst.
- Unternehmen: AcuityMD, ein innovatives Unternehmen im Bereich MedTech mit einer kollaborativen Kultur.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, großzügige Freizeit, umfassende Gesundheitsleistungen und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Startup-Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen und Team-Retreats.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines Teams, das medizinische Technologien revolutioniert und echten Einfluss auf die Patientenversorgung hat.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen; Erfahrung mit SQL und analytischen Fähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 75000 € pro Jahr.
AcuityMD ist eine Software- und Datenplattform, die den Zugang zu Medizintechnologien beschleunigt. Wir helfen MedTech-Unternehmen zu verstehen, wie ihre Produkte verwendet werden, warum Kunden variieren und identifizieren Möglichkeiten für Ärzte, um ihren Patienten besser zu dienen. Jedes Jahr genehmigt die FDA etwa 6.000 neue medizinische Geräte. Unsere Plattform hilft MedTech-Unternehmen, diese Produkte effektiver zu Ärzten zu bringen, damit sie die Patientenversorgung mit der neuesten Technologie verbessern können.
In dieser Rolle werden Sie Kundenfragen zu den Daten untersuchen, die kritische Geschäftsentscheidungen unterstützen, während Sie die technische Grundlage für eine Karriere im Software Engineering aufbauen. Als Teil unseres Software Engineering Tracks werden Sie ein Experte für die Datenplattform von AcuityMD, entwickeln fortgeschrittene SQL- und Python-Kenntnisse, lernen moderne KI-unterstützte Entwicklungspraktiken und arbeiten eng mit erfahrenen Ingenieuren zusammen, um unsere Produkte zu verbessern. Teammitglieder, die starkes technisches Wachstum und Ingenieurgrundlagen demonstrieren, haben die Möglichkeit, in Junior Software Engineer-Rollen zu wechseln.
Team MissionDas Data Team hat die Mission, die medizinische Realität darzustellen, indem es Rohdaten in Produkte umwandelt, die direkt Wert für Kunden generieren und dazu beitragen, modernste Medizintechnologie zu den Patienten zu bringen, die sie am meisten benötigen. Wir gedeihen an der Herausforderung, komplexe Gesundheitsdaten in einfache, vertrauenswürdige und umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, während wir kontinuierlich die Qualität und Intelligenz unserer Plattform verbessern.
Verantwortlichkeiten- Kunden-Datenuntersuchung: Untersuchen Sie Kundenfragen zu Daten, die auf der AcuityMD-Plattform angezeigt werden, unter Verwendung von SQL. Recherchieren Sie Probleme von Anfang bis Ende, identifizieren Sie die Ursachen und validieren Sie die Ergebnisse über mehrere Datenquellen hinweg. Kommunizieren Sie die Ergebnisse klar an Customer Success, Support und Kunden, wenn dies angemessen ist.
- Plattform- und Produktverbesserung: Bauen Sie tiefes Fachwissen über das Datenmodell, die Geschäftslogik und die Datenpipelines von AcuityMD auf. Arbeiten Sie eng mit Engineering, Produkt, Customer Success und Support zusammen, um die Plattformqualität und das Kundenvertrauen zu verbessern.
- Software Engineering Track: Erweitern Sie Ihre technischen Fähigkeiten in Python, KI-unterstützter Entwicklung, Git und modernen Software-Engineering-Praktiken. Lernen Sie, wie Produktionssoftware entworfen, gebaut, getestet und gewartet wird, indem Sie mit erfahrenen Software-Ingenieuren zusammenarbeiten.
Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik, Statistik, Datenwissenschaft oder einem anderen quantitativen Fachgebiet (oder gleichwertige praktische Erfahrung). 0–2 Jahre Berufserfahrung. Neuabsolventen und Kandidaten mit relevanter Praktikumserfahrung sind ermutigt, sich zu bewerben. Erfahrung im Schreiben von SQL zur Analyse oder Untersuchung von Daten. Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten mit der Fähigkeit, mehrdeutige Fragen zu untersuchen und Ursachen zu identifizieren. Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten. Neugier, Eigenverantwortung und eine Leidenschaft für das Lernen neuer Technologien.
Nice to Haves- Erfahrung mit Google BigQuery oder anderen modernen Cloud-Datenlagern.
- Erfahrung im Schreiben von Python.
- Vertrautheit mit KI-unterstützten Entwicklungstools wie ChatGPT, Cursor oder GitHub Copilot.
- Erfahrung mit großen analytischen Datensätzen.
AcuityMD verpflichtet sich, hoch wettbewerbsfähige Barvergütung, Eigenkapital und Leistungen anzubieten. Die Vergütung für diese Rolle basiert auf mehreren Faktoren wie Standort, Umfang und Komplexität der Rolle, Erfahrung des Kandidaten und Marktdaten. Basisgehaltsspanne: 80.000–100.000 USD.
Wir bieten- Remote-Arbeit: AcuityMD unterstützt volle Remote-Flexibilität für Mitarbeiter in den USA.
- Flexible PTO: Großzügige Freizeit und flexible Arbeitszeiten.
- Bezahlte Gesundheits-, Zahn- und Augenpläne: 100% bezahlte Pläne für Mitarbeiter und 75% für Angehörige.
- Home Office-Stipendium: 1.000 USD zur Investition in Remote-Büroausstattung.
- Lernbudget: Erstattung für relevante Lern- und berufliche Entwicklungsmöglichkeiten.
- Optionale Team-Retreats: Mehrere persönliche Treffen pro Jahr zur Zusammenarbeit und Teambildung.
- Elternzeit: 8–16 Wochen vollständig bezahlte, flexible Elternzeit.
- Wettbewerbsfähige Vergütung: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Eigenkapital und umfassende Leistungen.
Wir sind Entwickler, inspiriert von unserer Mission, den Zugang der Patienten zu modernsten Medizintechnologien zu erweitern. Wir schätzen die Zusammenarbeit zur Lösung schwieriger Probleme mit einfachen, innovativen Lösungen. Wir fordern uns selbst heraus, mit Empathie zu lernen und eine Kultur des Eigentums, der Mentorschaft und der Inklusion zu fördern. Seit unserer Gründung im Jahr 2020 hat AcuityMD mit Organisationen zusammengearbeitet, die von innovativen Wachstumsunternehmen bis hin zu Fortune 500 MedTech-Führern reichen.
ChancengleichheitAcuityMD ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir setzen uns dafür ein, einen vielfältigen und integrativen Arbeitsplatz zu schaffen, an dem sich jeder willkommen, respektiert und befähigt fühlt, seine beste Arbeit zu leisten. Wir ermutigen Kandidaten aller Hintergründe und Erfahrungen zur Bewerbung.
Data Analyst, Software Engineering Track Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
Dormont Manufacturing Co ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Genf die Möglichkeit bietet, an der Weiterentwicklung der SonarQube-Plattform zu arbeiten. Mit einer flexiblen Arbeitsweise, die sowohl Büro- als auch Remote-Tage umfasst, fördert das Unternehmen eine Kultur der Vielfalt und des kontinuierlichen Lernens, während es gleichzeitig spannende Wachstumschancen in einem dynamischen Umfeld bietet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Analyst, Software Engineering Track 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 Dormont Manufacturing Co 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 Analyst, Software Engineering Track 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 Analyst, Software Engineering Track bei Dormont Manufacturing Co gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dormont Manufacturing Co 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 Dormont Manufacturing Co entscheidend sein!
