Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Bildverarbeitungsmethoden und integriere Machine Learning in wissenschaftliche Pipelines.
- Unternehmen: Noetik, ein führendes Unternehmen im Bereich Datenwissenschaft mit einem interdisziplinären Team.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen und einem engagierten Team.
- Warum dieser Job: Arbeite an bedeutenden Projekten und löse komplexe Probleme mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Starke Python-Kenntnisse und Erfahrung in der Datenverarbeitung und Bildverarbeitung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 66000 € pro Jahr.
Erfahrung in der Entwicklung von Bildverarbeitungsmethoden für Registrierung, Segmentierung, Normalisierung, Merkmalsextraktion oder Bildqualitätskontrolle. Erfahrung mit großflächiger oder verteilter Datenverarbeitung unter Verwendung von Ray, Dask, Spark oder ähnlichen Frameworks. Erfahrung mit PostgreSQL, AWS, Cloud-Objektspeicher oder modernen Datenplattformtechnologien. Erfahrung in der Integration von Machine-Learning-Modellen in wissenschaftliche oder bildverarbeitende Pipelines. Erfahrung in der Arbeit mit biologischen, biomedizinischen oder anderen komplexen Szenarien. Starke Python-Programmierkenntnisse und die Fähigkeit, qualitativ hochwertige, wartbare Software über Notebooks und explorative Analysen hinaus zu erstellen. Erfahrung in der Entwicklung von Datenverarbeitungs-, wissenschaftlichen Rechen-, Bildverarbeitungs- oder rechnergestützten Pipelines, die von anderen genutzt und auf die sie angewiesen sind. Starke Kenntnisse in Datenmodellierung, relationalen Datenbanken, Metadaten, Schemata, Datensatzversionierung und zuverlässigem Datenzugriff für nachgelagerte Benutzer. Erfahrung in der Arbeit mit Bildverarbeitung, Computer Vision, Mikroskopie, medizinischer Bildgebung, Fernerkundung oder anderen großflächigen Bilddatensätzen.
Bei Noetik arbeiten Sie mit einem hochqualifizierten, interdisziplinären Team an schwierigen und bedeutenden Problemen. Wir suchen Menschen, die begeistert sind, sich intensiv zu engagieren, mit Dringlichkeit zu handeln und einen bedeutenden Einfluss auszuüben.
WESENTLICHE VERANTWORTUNGEN
- Kurse, die für diese Ausschreibung relevant sind: Relevanz basiert auf Fähigkeiten und Konzepten, nicht auf einer Garantie, dass Sie qualifiziert sind.
- Abgedeckte Fähigkeiten: AI-Grundlagen, Machine Learning, Python, Data Science, Cloud, Nutzerforschung.
- Fähigkeiten zum Schließen: Keine aufgeführt.
Aufbau der Fähigkeiten für diesen Job:
- CNN-Architektur für räumliches Feature-Learning: Verstehen, wie Faltungsschichten, Pooling und rezeptive Felder hierarchische visuelle Muster aus medizinischen Bildern extrahieren.
- Medizinische Bildvorverarbeitung und Normalisierung: Klinische Bilder vorbereiten, indem Artefakte behandelt, Eingaben standardisiert und diagnostische Signale erhalten werden.
- Training von CNNs mit begrenzten klinischen Datensätzen: Transferlernen, Datenaugmentation und Regularisierung anwenden, um robuste Modelle aus kleinen beschrifteten Datensätzen zu erstellen.
- Klassifikations-, Segmentierungs- und Erkennungsaufgaben: CNNs für verschiedene klinische Aufgaben implementieren, einschließlich Diagnose, Erkennung von Läsionsgrenzen und anatomischen Messungen.
- Klinische Bewertungsmetriken und Validierung: Modellleistung messen unter Verwendung von Sensitivität, Spezifität, ROC-Kurven und klinisch relevanten Schwellenwerten.
- Adressierung von Verzerrungen und Verteilungsschift: Dataset-Bias, demografische Unterschiede und Leistungsverschlechterung über klinische Standorte hinweg identifizieren und mindern.
- Bereitstellung von CNNs in klinischen Arbeitsabläufen: Integrating imaging models into healthcare systems with appropriate decision support, explainability, and governance.
Data Scientist, Data Platform at Noetik Arbeitgeber: EducationPals
Planet ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inspirierende Arbeitsumgebung für seine Mitarbeiter in Europa bietet. Mit einem starken Fokus auf eine menschenzentrierte Kultur und Gemeinschaft fördert das Unternehmen das Wachstum und die Entwicklung seiner Teammitglieder, während es gleichzeitig die Flexibilität des Remote-Arbeitsmodells nutzt. Die Möglichkeit, an innovativen Projekten zu arbeiten und Teil eines globalen Unternehmens zu sein, macht Planet zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle, die einen bedeutungsvollen Beitrag leisten möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist, Data Platform at Noetik 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 EducationPals 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, Data Platform at Noetik 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, Data Platform at Noetik bei EducationPals gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei EducationPals 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 EducationPals entscheidend sein!
