Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Gesundheitsdaten und entwickle innovative Lösungen für Krankenkassen.
- Arbeitgeber: Ein dynamisches Unternehmen im Gesundheitssektor, das seit 2007 wächst und innovativ ist.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten im Homeoffice, attraktives Gehalt und zahlreiche Zusatzleistungen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Gesundheitswesens und arbeite in einem kreativen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Data Science oder verwandten Bereichen und Erfahrung in Analyseprojekten.
- Andere Informationen: Biete spannende Entwicklungsmöglichkeiten in einem wachsenden Markt.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Über unser Unternehmen
Wir sind eine junge, dynamisch wachsende Aktiengesellschaft im Gesundheitssektor. Seit 2007 entwickeln wir mit einem engagierten Team von derzeit 100 Mitarbeiter:innen innovative Lösungen und Dienstleistungen, um die Qualität der Versorgungsangebote gesetzlicher Krankenkassen zu verbessern sowie Leistungen wirtschaftlicher einzukaufen. Im Bereich der Digitalisierung gehören wir zu den Treibern der Branche. Täglich werden über 24 Millionen Versicherte mit unseren Produkten versorgt. Deutschlandweit vertrauen bereits 75 Krankenkassen unserer Expertise. Tendenz steigend. Unseren Erfolg verdanken wir nicht zuletzt flachen Hierarchien, ausgeprägtem Teamgeist, einem wertschätzenden Miteinander sowie einer konstruktiven Atmosphäre, die Kreativität und Ideen fördert.
Deine Aufgaben
Als Teil eines interdisziplinären Teams von Data Scientists und Expert:innen aus Versorgungsforschung, Gesundheitsökonomie und Medizin erzeugst Du Erkenntnisse und Impulse für innovative Geschäftsmodelle und Dienstleistungen, von denen unsere Krankenkassen und die Versicherten profitieren. Dabei hebst Du mit Deiner Expertise für große Datenmengen die Potentiale unserer Datenquellen, um Über-, Unter- und Fehlversorgung zu identifizieren und die Ergebnisse für eine Verbesserung der Versorgung nutzbar zu machen. Deine Arbeit erfolgt innerhalb des Teams und über die Bereiche der GWQ hinweg sowie in Kooperation mit externen Akteuren (wissenschaftlichen Institutionen, Data Labs, Start-Ups etc.).
Im Einzelnen hast Du folgende Aufgaben:
- Verantwortung und Konzeption von Analytik-Projekten mit GKV-Routinedaten (z.B. auch als Product-Owner):
- Gemeinsame Entwicklung von Fragestellungen mit Fachexpert:innen
- Konzeption von Data-Science-Projekten
- Entwicklung einer klaren Produktvision für das Projektteam
- Verantwortung für Eigenschaften des Produktes / der Analyseergebnisse und den Abschluss von Projekten
- Durchführung von explorativen Analysen unter Anwendung von überwachten/unüberwachten Maschinellem Lernen inkl. Data Cleaning, Datenauswertung und Visualisierung
- Kurzfristige Beantwortung von Fragestellungen und Durchführung von Machbarkeitsanalysen zur frühen Einschätzung des Projekterfolgs
- Kommunikation mit Stakeholdern
- Zusammenarbeit und Betreuung mit/von Kooperationspartnern
Dein Profil
- Abgeschlossenes Hochschulstudium in den Bereichen Data Science, (Bio-/Wirtschafts-)Informatik, (Wirtschafts-)Mathematik, Gesundheitsökonomie, Wirtschaftswissenschaften, Public Health, Epidemiologie oder verwandten Fachrichtungen
- Berufserfahrung in der Konzeption und der Durchführung von Analyseprojekten (z. B. als Product Owner oder Senior Data Scientist)
- Erfahrung im (agilen) Projektmanagement
- Kenntnisse im Umgang mit Abrechnungsdaten im Gesundheitswesen von Vorteil
- Fundierte Kenntnisse in gängiger Data Science-Software (z.B. Python, R)
- Erfahrungen in der Arbeit mit relationalen Datenbanken (Microsoft SQL Server oder ähnliches)
- Teamfähigkeit, Belastbarkeit, Engagement und Flexibilität
Unser Angebot
Wir bieten Dir nach gründlicher Einarbeitung die Möglichkeit, in diesem spannenden Tätigkeitsfeld an unserer Entwicklung als innovatives Unternehmen im Wachstumsmarkt des Gesundheitswesens teilzuhaben. Dabei bieten wir Dir ein attraktives Arbeitsumfeld mit einem modernen Arbeitsplatzkonzept („New Work“), welches sich durch einen Mix aus Homeoffice und Büroalltag auszeichnet. Du erhältst ein leistungsgerechtes Gehalt mit bewährtem Bonussystem, das neben Unternehmenszielen auch individuelle Ziele beinhaltet. Darüber hinaus bieten wir Dir zahlreiche zusätzliche Benefits (u.a. vergünstigtes Deutschlandticket, Bike-Leasing, BGM, Sonderurlaub bei besonderen Anlässen) sowie Weiterbildungsmöglichkeiten durch interne und externe Fortbildungsangebote. Nicht zuletzt geben wir Dir die Perspektiven zur fachlichen und persönlichen Entwicklung.
(Senior) Data Scientist Health Data Lab (w/m/d) Arbeitgeber: GWQ ServicePlus AG
Kontaktperson:
GWQ ServicePlus AG HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: (Senior) Data Scientist Health Data Lab (w/m/d)
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit aktuellen Mitarbeitern von StudySmarter in Kontakt zu treten. Stelle Fragen zu ihrer Arbeit und zeige dein Interesse an der Position als (Senior) Data Scientist.
✨Tip Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in Python, R und SQL auffrischst. Übe typische Data Science-Probleme und sei bereit, deine Lösungsansätze zu erklären und zu verteidigen.
✨Tip Nummer 3
Informiere dich über aktuelle Trends im Gesundheitswesen und deren Einfluss auf Data Science. Zeige in Gesprächen, dass du die Branche verstehst und wie deine Fähigkeiten zur Verbesserung der Versorgungsangebote beitragen können.
✨Tip Nummer 4
Sei proaktiv und bringe eigene Ideen für Projekte oder Analysen mit, die du in der Rolle umsetzen möchtest. Dies zeigt nicht nur dein Engagement, sondern auch deine Fähigkeit, kreativ zu denken und Probleme zu lösen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: (Senior) Data Scientist Health Data Lab (w/m/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Unternehmenswerte: Informiere dich über die Werte und die Mission des Unternehmens. Zeige in deiner Bewerbung, wie deine eigenen Werte mit denen des Unternehmens übereinstimmen und wie du zur Verbesserung der Versorgungsangebote beitragen kannst.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen im Bereich Data Science, insbesondere in der Arbeit mit großen Datenmengen und im Projektmanagement. Nenne konkrete Beispiele für Projekte, an denen du gearbeitet hast, und welche Ergebnisse du erzielt hast.
Technische Fähigkeiten betonen: Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in relevanten Programmiersprachen wie Python oder R sowie deine Erfahrung mit relationalen Datenbanken klar darstellst. Dies sind entscheidende Fähigkeiten für die Position als Data Scientist.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und was dich an der Arbeit im Gesundheitssektor reizt. Gehe darauf ein, wie du mit deiner Expertise zur Verbesserung der Versorgung beitragen kannst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei GWQ ServicePlus AG vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmensmission
Informiere dich über die Ziele und Werte des Unternehmens im Gesundheitssektor. Zeige im Interview, dass du die Mission verstehst und wie deine Fähigkeiten zur Verbesserung der Versorgungsangebote beitragen können.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und im Projektmanagement demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast.
✨Kenntnisse in Data Science betonen
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in relevanten Programmiersprachen wie Python oder R sowie deine Erfahrung mit relationalen Datenbanken hervorhebst. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten oder sogar praktische Aufgaben zu lösen.
✨Teamarbeit und Kommunikation
Da die Rolle interdisziplinäre Zusammenarbeit erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte und deine Kommunikationsfähigkeiten bereit haben. Zeige, wie du mit verschiedenen Stakeholdern zusammengearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.