Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere und modelliere Apotheken-Kundendaten mit KI-gestützten Workflows.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Gesundheitssektor mit einem motivierten Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, 30 Tage Urlaub und gute Sozialleistungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse im Gesundheitswesen und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Studium in Data Science oder verwandten Bereichen und sehr gute Python- sowie SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Eigenständige Analyse, Segmentierung und Modellierung von Apotheken-Kundendaten (Stammdaten, Verhaltensdaten, Kampagnendaten).
Entwicklung von Scoring-Modellen, Potenzialklassen und Targeting-Logiken für interne und externe Nutzung (z. B. Pharma‑Außendienst, Mediaplanung).
Integration von KI-Komponenten: LLM‑gestützte Workflows, Predictive Analytics, Anomalieerkennung.
Identifikation neuer Datenpotenziale und eigenständige Entwicklung von Use-Case‑Vorschlägen.
Datenpipelines & Infrastruktur:
- Aufbau und Betrieb von ETL/ELT-Pipelines in Microsoft Fabric (Data Factory, Dataflows, Notebooks) zur Integration von Kundendaten aus verschiedenen Quellsystemen.
- Aufbau der analytischen Datenschicht (Lakehouse/Warehouse) als Grundlage für Reporting und Analyse.
- Sicherstellung der Datenqualität: automatisierte Tests, Validierungs- und Dublettenregeln, Bereinigungsprozesse und Monitoring.
- Anbindung und Anreicherung externer Datenquellen und APIs.
Aufbereitung analytischer Ergebnisse in verständliche Visualisierungen und Berichte (Power BI und weitere BI-Tools) für interne und externe Stakeholder.
Aufbau eines Datenkatalogs inkl. Dokumentation zu Datenherkunft und Datenflüssen.
Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagement, Vertrieb, Marketing und externen Data-Science‑Freelancern.
Überführung von Prototypen in produktionsreife Lösungen gemeinsam mit der IT Entwicklung.
Abgeschlossenes Studium in Data Science, Statistik, Informatik, Mathematik oder vergleichbarem Fachgebiet.
Sehr gute Python‑Kenntnisse (Pandas, Scikit‑learn, ggf. LLM‑APIs) sowie sehr gute SQL‑Kenntnisse.
Nachgewiesene Erfahrung in Datenmodellierung, Segmentierung und statistischer Analyse in einem datenintensiven B2B‑Umfeld.
Erfahrung mit ETL‑Prozessen, Datenpipelines und reproduzierbaren Workflows.
Fähigkeit, komplexe analytische Ergebnisse verständlich und strukturiert zu kommunizieren (intern wie extern).
Sehr gute Deutschkenntnisse (C1/C2); gute Englischkenntnisse für technische Dokumentation.
Praxiserfahrung mit Microsoft Fabric / Azure (Data Factory, Spark/Notebooks, Lakehouse/Warehouse).
Erfahrung mit Power BI oder vergleichbaren BI- und Visualisierungstools.
Kenntnisse gängiger Modellierungsansätze (Star Schema, Datavault).
Erfahrung mit REST-/API‑Anbindungen.
Kenntnisse im deutschen Healthcare-/Pharmamarkt von Vorteil.
Eigenverantwortliche, strukturierte Arbeitsweise mit pragmatischem Ergebnisfokus.
Wir bieten Ihnen:
- Attraktives Gehaltspaket mit guten Sozialleistungen, Fahrtkosten- und Essensgeldzuschuss.
- Flexible Arbeitszeiten in einer 38,5‑Stunden‑Woche mit der Möglichkeit zum mobilen Arbeiten sowie 30 Tage Urlaub.
- Spannende und abwechslungsreiche Aufgaben sowie eine angenehme Arbeitsatmosphäre in einem motivierten und engagierten Team.
Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann freuen wir uns auf Ihre aussagekräftige Bewerbung über unser Online‑Formular.
Data Scientist (m/w/d) Arbeitgeber: GoHiring GmbH
Als Arbeitgeber in Eschborn bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf die Entwicklung von Datenlösungen im Gesundheitssektor spezialisiert ist. Unsere flexible Arbeitszeitgestaltung und die Option auf mobiles Arbeiten fördern eine ausgewogene Work-Life-Balance, während unser engagiertes Team und die vielfältigen Aufgaben Ihnen zahlreiche Chancen zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung bieten. Zudem profitieren Sie von einem attraktiven Gehaltspaket und umfassenden Sozialleistungen, die Ihre Arbeit bei uns noch lohnenswerter machen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist (m/w/d) erhalten könnten
✨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 GoHiring GmbH 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 (m/w/d) 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 (m/w/d) bei GoHiring GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei GoHiring GmbH 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 GoHiring GmbH entscheidend sein!
