Korro AI is pioneering a new approach to children's healthcare. Our mission is to make comprehensive health, behavioral care, and well-being services accessible to every child. We leverage AI and computer vision to deliver in-depth analysis and enable integrated, personalized therapy. By extending care beyond the clinic, our platform empowers providers to monitor progress and support children in their everyday environments.
Korro's Technology and Innovation AI group translates applied research into cutting-edge products. Working at the intersection of Computer Vision and Artificial Intelligence, we transform ideas into real-world solutions that directly impact pediatric care.
The AI Data Science Engineer will drive Korro's data and analytics infrastructure, including the data warehouse, BI systems, and AI-enabled workflows. The objective is to build robust, scalable pipelines that enable a strong focus on advanced analytics and statistical modeling.
A core responsibility is the rigorous analysis of clinical and real-world therapy data. The candidate will apply sound mathematical and statistical methodologies to evaluate studies, identify meaningful patterns in therapy progression, and generate insights that inform product and clinical decision-making. Strong expertise in statistical modeling, hypothesis testing, and study evaluation is essential.
Working within the Technology and Innovation AI, the role requires close collaboration with engineers, AI researchers, medical experts, and product teams. While the focus is on applied analytics rather than deep learning or LLM training, the ideal candidate is AI-ready: stays current with advances in AI, actively integrates modern AI tools (e.g., coding agents and AI-assisted workflows) into the daily work, and continuously improves how analytics is conducted.
The ideal candidate combines analytical rigor, hands-on execution, a product mindset, and a strong commitment to ethical AI in a pediatric healthcare context.
Responsibilities in brief
- Drive and further develop Korro's data warehousing and business intelligence landscape, building robust and scalable pipelines that enable advanced analytics.
- Apply rigorous statistical methodologies to analyze clinical studies and real-world therapy data, identifying meaningful patterns that inform product development and clinical decision-making.
- Establish high standards for statistical analysis, study evaluation, and data quality within the organization.
- Integrate modern AI tools and automation techniques into analytics workflows to continuously improve efficiency and insight generation.
- Collaborate closely with engineers, AI researchers, medical experts, product teams, and external partners to translate data into reliable, interpretable outcomes aligned with Korro's Technology strategy.
Education / Certification Requirements
- Master's degree or equivalent in Data Science, Statistics, Mathematics, Computer Science, or a related quantitative field is required.
- A PhD or equivalent in a relevant quantitative discipline is beneficial, particularly with experience in applied statistical or AI-related research.
Skills and Experience
- 5–7 years of experience in data science, statistical modeling, and analytics in a production or applied research environment.
- Experience designing and maintaining data warehouse architectures and BI systems.
- Strong foundation in mathematics and applied statistics, including hypothesis testing, regression modeling, and study evaluation.
- AI-ready mindset: stays current with developments in AI and actively integrates modern AI tools (e.g., coding agents, AI-assisted analytics workflows) into daily practice.
- Strong communication skills and ability to collaborate with both technical and non-technical stakeholders.
- Fluency in English.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so AI Data Science Engineer (m/f/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 Korro AI zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
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 AI Data Science Engineer (m/f/d) bei Korro AI gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Korro AI 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 Korro AI entscheidend sein!
