Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere große Datensätze und entwickle statistische Modelle für klinische und geschäftliche Fragen.
- Unternehmen: Hilo by Aktiia, ein innovatives Med-Tech-Unternehmen mit einer wichtigen Mission.
- Vorteile: Wettbewerbsfähige Vergütung, Aktienoptionen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches, wachsendes Unternehmen mit einem leidenschaftlichen Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der kardiovaskulären Gesundheit mit datengestützten Erkenntnissen.
- Qualifikationen: MSc in Data Science oder verwandtem Bereich und Erfahrung in Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 51750 - 63250 € pro Jahr.
Über Hilo von Aktiia: Bluthochdruck ist die weltweit häufigste Krankheit, die jährlich 18 Millionen Todesfälle verursacht. Bei Hilo von Aktiia ist unsere Vision eine Welt, in der keine Leben durch die Auswirkungen von Bluthochdruck verloren gehen oder geschädigt werden. Unsere Mission ist es, dies zu verwirklichen, indem wir Technologien entwickeln, die Menschen helfen, ihren Blutdruck zu kontrollieren. Wir sind ein wachsendes Unternehmen, das über 96 Millionen Dollar von Investoren in Europa und den Vereinigten Staaten gesammelt hat. Unsere Technologie, die auf 18 Jahren Forschung am Schweizer Zentrum für Elektronik und Mikrotechnologie (CSEM) basiert, ist der weltweit einzige medizinisch genaue, kontinuierliche Blutdruckmonitor, der im Alltag ohne Manschette funktioniert. Unsere Lösung wurde durch umfangreiche klinische Studien validiert und als Klasse IIa Medizinprodukt mit CE-Kennzeichnung zugelassen und ist nun in 12 Ländern verfügbar.
Wir sind ein hybrides/remote-first Unternehmen mit Sitz in Neuchâtel, Schweiz, vereint durch unsere Leidenschaft für Einfluss und Innovation.
Rollenübersicht: Wir suchen einen Data Scientist, der große, komplexe reale und klinische Datensätze in robuste statistische Analysen, Modelle und umsetzbare Erkenntnisse umwandeln kann. Sie werden an klinischen, wissenschaftlichen, produkt- und geschäftsbezogenen Fragen arbeiten und Daten in Ergebnisse übersetzen, die wissenschaftliche Veröffentlichungen und informierte Entscheidungen im gesamten Unternehmen unterstützen.
Was Sie besitzen werden:
- Analysieren großer realer Daten aus den Datenbanken von Aktiia, um Muster, Trends und Beziehungen zu klinischen Ergebnissen, Produktleistung, Genauigkeit und Nutzung zu identifizieren.
- Statistische Analysen klinischer Studiendaten entwerfen, durchführen und interpretieren, wobei Sie mit dem klinischen Team an Studienzielen, Protokollen und geeigneten analytischen Ansätzen arbeiten.
- Analytische Ergebnisse in klare wissenschaftliche Erkenntnisse, veröffentlichungsbereite Abbildungen und statistische Zusammenfassungen umwandeln, die Konferenzpräsentationen, Poster und begutachtete Veröffentlichungen unterstützen.
- Statistische und analytische Methoden auf Benutzer- und Produktdaten anwenden, um Fragen zu Engagement, Bindung, Konversion, Funktionsnutzung und Segmentierung zu beantworten.
- Experimente und statistische Tests entwerfen, durchführen und interpretieren, um Produkt- oder Funktionsänderungen zu bewerten und deren Auswirkungen zu quantifizieren.
- Reproduzierbare und nachvollziehbare analytische Workflows entwickeln, mit gut dokumentiertem Code, Analysen und Ergebnissen gemäß Qualitäts- und Regulierungsstandards (ISO 13485, MDR, GCP).
- Geeignete statistische und Modellierungstechniken auswählen und anwenden, um klinische, wissenschaftliche, produkt- und geschäftsbezogene Fragen zu beantworten, Annahmen, Einschränkungen und die Zuverlässigkeit der Ergebnisse zu bewerten.
Was Erfolg aussieht:
- Sie können analytische Fragen unabhängig von der Datenvorbereitung bis zur Analyse und Interpretation übernehmen und zuverlässige und reproduzierbare Ergebnisse produzieren.
- Ihre Analysen erzeugen klare Erkenntnisse, die zu wissenschaftlichen Veröffentlichungen beitragen und dem Produkt- und Führungsteam helfen, informierte Entscheidungen zu treffen.
- Sie arbeiten effektiv mit klinischen, wissenschaftlichen, produkt- und Ingenieurteams zusammen und kommunizieren analytische Ergebnisse klar an technische und nicht-technische Zielgruppen.
Was wir suchen:
- MSc (oder gleichwertige nachgewiesene Fähigkeit) in Data Science, Statistik, Bioinformatik oder einem anderen quantitativen Bereich.
- 3-5 Jahre praktische Erfahrung in Data Science, Statistik, Biostatistik, Datenanalyse oder einem verwandten quantitativen Bereich.
- Starke Kenntnisse in Python und SQL. Erfahrung mit Spark ist ein großer Vorteil.
- Starke statistische Grundlagen, einschließlich Hypothesentests, Regression, Überlebensanalyse, Versuchsdesign und statistische Modellierung.
- Fähigkeit, geeignete Methoden auszuwählen, Annahmen und Einschränkungen zu bewerten und Ergebnisse klar zu interpretieren.
- Ein Verständnis des Studiendesigns und der Biostatistik ist wichtig.
- Starke analytische Problemlösungsfähigkeiten - Sie können mehrdeutige klinische, wissenschaftliche, produkt- oder geschäftsbezogene Fragen in gut definierte analytische Probleme übersetzen und geeignete Ansätze zur Beantwortung identifizieren.
- Fließend in Englisch, ansässig in Westeuropa, z.B. Schweiz, Spanien, Großbritannien, Frankreich, Deutschland.
Schön zu haben:
- Erfahrung mit fortgeschrittener statistischer Modellierung oder prädiktiver Modellierung.
- Erfahrung mit Databricks und/oder BI/Dashboarding-Tools (Power BI, Tableau, Looker).
- Erfahrung im Umgang mit sensiblen/klinischen Daten und Bewusstsein für verwandte Vorschriften (GDPR, HIPAA).
- PhD in Data Science, Statistik, Bioinformatik oder einem verwandten Bereich.
Was Sie zu einer großartigen Ergänzung macht: Bei Hilo von Aktiia leiten unsere Werte alles, was wir tun:
- Bewege die Nadel - Sie konzentrieren sich auf das, was echten Einfluss hat. Sie lassen Daten und Klarheit Ihre Entscheidungen leiten und übernehmen Verantwortung für Ergebnisse.
- Schnell bewegen, lernen, verfeinern - Sie arbeiten mit Dringlichkeit und Zielstrebigkeit, balancieren Geschwindigkeit mit Qualität. Sie betrachten Feedback als Chance zu lernen und sind tief in Kunden- und Partnerfeedback eingebunden - und setzen es schnell in die Tat um.
- Team zuerst - Sie arbeiten effektiv über Teams hinweg zusammen und bauen Vertrauen durch Klarheit und Respekt auf.
Warum uns beitreten? Hilo von Aktiia wird zu einem der wichtigsten Medizintechnikunternehmen, und Sie können Teil dieser aufregenden Reise sein. Arbeiten Sie an einer Mission, die zählt: die Transformation der kardiovaskulären Gesundheit im globalen Maßstab. Seien Sie Teil eines hochwirksamen, schnell wachsenden und von Investoren unterstützten Unternehmens. Arbeiten Sie mit einem vielfältigen, leidenschaftlichen und talentierten Team zusammen. Wettbewerbsfähige Vergütung und Aktienprogramm sowie weitere Vorteile (je nach Standort).
Bereit, die Nadel zu bewegen? Wenn Sie begeistert sind, unordentliche, reale Daten in Erkenntnisse umzuwandeln, die sowohl wissenschaftliche Veröffentlichungen als auch Geschäftsentscheidungen prägen, und Sie in einem hohen Maß an Autonomie gedeihen, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.
Data Scientist Arbeitgeber: Hilo
Hilo by Aktiia ist ein herausragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, an einer bedeutenden Mission zu arbeiten: der Transformation der kardiovaskulären Gesundheit weltweit. In einem dynamischen, schnell wachsenden Scale-up-Umfeld fördern wir eine Kultur der Zusammenarbeit und Innovation, in der Ihre Ideen geschätzt werden und Sie durch kontinuierliche Lern- und Entwicklungsmöglichkeiten wachsen können. Genießen Sie die Flexibilität des Remote-Arbeitens innerhalb Europas und profitieren Sie von wettbewerbsfähigen Vergütungen sowie weiteren attraktiven Benefits.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist 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 Hilo 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 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 bei Hilo gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Hilo 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 Hilo entscheidend sein!
