Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere spannende Daten und entdecke neue Biomarker für innovative Gesundheitslösungen.
- Unternehmen: LIOM Health AG, ein dynamisches Schweizer Health-Tech-Startup mit einer vielfältigen Kultur.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, gute Work-Life-Balance und Unterstützung bei der beruflichen Entwicklung.
- Weitere Informationen: Werde Teil eines großartigen Teams mit vielen Möglichkeiten zum Lernen und Wachsen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitstechnologie und verbessere das Wohlbefinden der Menschen.
- Qualifikationen: Master/PhD in relevanten Bereichen und Erfahrung in Python-Programmierung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 62100 - 75900 € pro Jahr.
LIOM Health AG ist ein Schweizer Deep-Tech-Unternehmen, das das ultimative Gesundheitswearable für bewusstes Leben entwickelt – ein kontinuierliches, nadelfreies Fenster in die Chemie Ihres Körpers, beginnend mit Glukose. Durch dies befähigen wir die Nutzer, informierte Lebensstilentscheidungen zu treffen und gesünder und länger zu leben.
Diese Stellenbeschreibung zielt darauf ab, eine hochmoderne Analyse verschiedener experimenteller Daten (z.B. optische Spektroskopie) zur Erkennung unterschiedlicher Biomarker in In-vitro-Proben und In-vivo-Hautmessungen durchzuführen. Sie werden an der Verarbeitung und Auswertung experimenteller Daten beteiligt sein, um die Datenqualität sicherzustellen und eine Bewertung der Leistungskennzahlen und Rauschmerkmale vorzunehmen. Darüber hinaus müssen die Erkenntnisse aus der Analyse basierend auf Literatur und LIOM-Bibliotheken interpretiert sowie intern mit anderen Abteilungen ordnungsgemäß dokumentiert und berichtet werden.
Ihr Profil
- Master- oder PhD-Abschluss in Informatik, Statistik, angewandter Mathematik, Elektrotechnik, Operations Research, Biomedizintechnik oder einem verwandten technischen Bereich oder gleichwertige Erfahrung in der Algorithmusentwicklung.
- Nachweisbare Fähigkeit, wissenschaftliche Literatur effektiv zu verarbeiten, einschließlich interdisziplinärer Bereiche.
- Hohe Aufmerksamkeit für Details und nachgewiesene Fähigkeit, mehrere konkurrierende Prioritäten zu managen, wobei Sie sich in einer dynamischen und manchmal mehrdeutigen Umgebung wohlfühlen.
- Über 3 Jahre Erfahrung im Schreiben mit Python.
Die folgenden Qualifikationen sind von Vorteil:
- Erfahrung in der Signalverarbeitung, Optik, Photonik, maschinellem Lernen oder tragbaren Sensoren.
- Erfahrung in der Analyse von -Omics-Daten.
WICHTIG: Wir können keine Arbeitsgenehmigungen für Nicht-EU-/EFTA-Staatsangehörige für diese Rolle sponsern. Bewerbungen, die dieses Kriterium nicht erfüllen, werden automatisch abgelehnt.
Wir bieten
- Work-Life-Balance: Arbeiten in einem wachsenden Health-Tech-Start-up ist anspruchsvoll und unsere Ziele sind ehrgeizig, weshalb unser Team großen Wert auf die Work-Life-Balance legt.
- Werte und Mission sind wichtig bei LIOM, da das ultimative Ziel darin besteht, das Wohlbefinden der Menschen zu verbessern.
- Diversität: Mit über 10 Nationalitäten im Unternehmen streben wir an, ein diverses und spannendes Umfeld zu schaffen.
- Mentorship & Karrierewachstum: Unser Team engagiert sich dafür, neue Mitglieder zu unterstützen.
- Ein großartiges Team: In dieser Rolle werden Sie Teil eines Teams aus großartigen Kollegen sein, von denen Sie viel lernen können.
Unser Rekrutierungsprozess
- Einführungs-Videogespräch
- Technisches Interview
- Vor-Ort-Interview
Data analyst Arbeitgeber: Liom
LIOM Health AG ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf die Verbesserung des Wohlbefindens der Menschen konzentriert. Mit einem starken Fokus auf Work-Life-Balance und flexiblen Arbeitszeiten fördert LIOM eine Kultur, in der persönliche und berufliche Entwicklung Hand in Hand gehen. Zudem profitieren Mitarbeiter von einer vielfältigen und inklusiven Arbeitsumgebung, in der sie ihre Fähigkeiten weiterentwickeln und an spannenden IT- und AI-Projekten mitwirken können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data analyst 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 Liom 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 analyst 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 analyst bei Liom gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Liom 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 Liom entscheidend sein!
