Auf einen Blick
- Aufgaben: Arbeite an spannenden Projekten im Gesundheitswesen mit echten Daten und entwickle innovative ML-Modelle.
- Unternehmen: Limebit, ein dynamisches Berliner Unternehmen für Data Science und Machine Learning.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, individuelle Weiterbildung, kostenloses Mittagessen und 28 Urlaubstage.
- Weitere Informationen: Klein genug für persönliche Betreuung, groß genug für spannende Projekte.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Gesundheitswesens mit und entwickle deine Fähigkeiten in einem unterstützenden Team.
- Qualifikationen: Studium in Data Science oder verwandten Bereichen und erste praktische Erfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Limebit ist ein Berliner Beratungsunternehmen für Data Science und Machine Learning im Gesundheitswesen. Seit zehn Jahren arbeiten wir mit Krankenkassen, Klinikgruppen, Forschungseinrichtungen und Pharmaunternehmen daran, aus Medizindaten belastbare Erkenntnisse und produktive Anwendungen zu machen.
Unser Team aus Data Scientists, ML Engineers, Mathematiker:innen und Softwareentwickler:innen wächst weiter. Wir suchen eine Person mit erster Praxiserfahrung, die mit uns an anspruchsvollen Kundenprojekten arbeitet und sich bei uns fachlich weiterentwickeln will. Bei uns zählen ein wertschätzendes Miteinander, flache Hierarchien und eine selbstständige, verantwortungsbewusste Arbeitsweise.
Aufgaben
- Du arbeitest gemeinsam mit uns an Projekten für Kunden aus dem Gesundheitswesen, zum Beispiel:
- Analysen und ML-Modelle auf echten Versorgungsdaten wie GKV-Abrechnungsdaten, Krankenhausdaten oder Krebsregisterdaten
- Real-World-Evidence-Studien für Pharmaunternehmen, inklusive Überlebenszeitanalysen
- Prüf- und Scoring-Modelle für Krankenkassen, auch mit NLP auf unstrukturierten Texten
- Entwicklung von Datenpipelines und der Weg vom Prototyp in die Produktion
- Softwaredevelopment mit gängigen Machine Learning und Statistik Bibliotheken (scikit-learn, SciPy, NumPy, Pandas, PyTorch, Tensorflow etc.) und typischen Development-Tools (Git, GitFlow, GitHub, GitLab, Jira)
- Literaturrecherche und Umsetzung neuer Methoden als Prototyp
- Abstimmung mit Fachexpert:innen auf Kundenseite und Präsentation von Ergebnissen
- Optional: Lehrtätigkeiten im Bereich Data Science und Programmierung
Qualifikation
- Das bringst du mit:
- Abgeschlossenes Studium in Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik, Physik, Bioinformatik oder einem vergleichbaren Fach, alternativ vergleichbare Praxiserfahrung
- Erste praktische Erfahrung, z. B. aus Projekten oder ersten Berufsjahren
- Sicherer Umgang mit Python und gängigen Bibliotheken (z. B. pandas oder Polars, NumPy, SciPy, scikit-learn, PyTorch) sowie SQL
- Solides Verständnis statistischer Methoden und ML-Verfahren
- Erfahrung mit Git und kollaborativer Entwicklung
- Sehr gute Deutschkenntnisse (mindestens C1), da unsere Kunden aus dem deutschen Gesundheitswesen und öffentlichen Umfeld kommen, sowie gute Englischkenntnisse
Ein zusätzliches Plus gibt's für:
- Erfahrung mit Gesundheitsdaten
- Survival Analysis oder kausale Inferenz
- R, Rust, Kubernetes oder Airflow
Benefits
- Flexibles Arbeiten: 2-3 Tage Home Office pro Woche
- Individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten
- Erfahrenes Management, das jederzeit ansprechbar ist und dir früh Verantwortung überträgt
- Keine unbezahlten Überstunden, Mehrarbeit wird durch Freizeit ausgeglichen
- Edenred-Karte mit monatlichem Budget zur freien Verwendung
- Kostenloses Mittagessen, Getränke und Snacks im Büro
- MacBook als Arbeitsgerät
- 28 Urlaubstage
Wer ist deine Ansprechpartner:in bei uns?
Wir sind klein genug, dass du dich in jeder Situation auf Feedback und Unterstützung des ganzen Teams verlassen kannst. Florian und Philipp werden dich einarbeiten, dir ein bisschen was über die Geschichte von Limebit erzählen, dir dein neues MacBook überreichen und dich ganz persönlich willkommen heißen. Danach arbeitet ihr als Team gemeinsam an Kundenprojekten. Schick uns einfach deinen Lebenslauf, ein Anschreiben brauchen wir nicht. Wir freuen uns über alle Bewerbungen, unabhängig von Herkunft, Hautfarbe, Geschlecht, sexueller Orientierung, Religion, Alter oder Behinderung.
Data Scientist / Machine Learning Engineer (m/w/d) | Healthcare & Life Science in Berlin Arbeitgeber: Limebit
Limebit ist ein hervorragender Arbeitgeber, der ein wertschätzendes Miteinander und flache Hierarchien fördert. Mit flexiblen Arbeitszeiten, individuellen Weiterbildungsmöglichkeiten und einem erfahrenen Management, das dir früh Verantwortung überträgt, bieten wir dir die Chance, in einem dynamischen Team an spannenden Projekten im Gesundheitswesen zu arbeiten und dich fachlich weiterzuentwickeln. Zudem sorgen wir für eine ausgewogene Work-Life-Balance, indem wir keine unbezahlten Überstunden erwarten und Mehrarbeit durch Freizeit ausgleichen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist / Machine Learning Engineer (m/w/d) | Healthcare & Life Science in Berlin 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 Limebit 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 / Machine Learning Engineer (m/w/d) | Healthcare & Life Science in Berlin 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 / Machine Learning Engineer (m/w/d) | Healthcare & Life Science bei Limebit gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Limebit 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 Limebit entscheidend sein!
