Associate Director in Data Science, Digital Health Analytics and Innovation (all genders)
Associate Director in Data Science, Digital Health Analytics and Innovation (all genders)

Associate Director in Data Science, Digital Health Analytics and Innovation (all genders)

Darmstadt Vollzeit 80000 - 110000 € / Jahr (geschätzt) Home Office möglich (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite die Entwicklung digitaler Biomarker und Algorithmen für klinische Studien.
  • Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen im Gesundheitswesen mit globalem Einfluss.
  • Mitarbeitervorteile: Vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten, flexible Arbeitskultur und ein inklusives Team.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der digitalen Gesundheit und verbessere das Leben von Patienten weltweit.
  • Gewünschte Qualifikationen: PhD in quantitativer Disziplin und 7 Jahre relevante Erfahrung.
  • Andere Informationen: Sei Teil eines dynamischen Teams, das Innovation und Vielfalt schätzt.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 80000 - 110000 € pro Jahr.

Arbeiten Sie mit uns! Bereit, Barrieren zu durchbrechen und mehr zu entdecken? Wir wissen, dass Sie große Pläne haben – das haben wir auch! Unsere Kollegen weltweit lieben es, mit Wissenschaft und Technologie zu innovieren, um das Leben der Menschen mit unseren Lösungen im Gesundheitswesen, in der Life Science und in der Elektronik zu bereichern. Gemeinsam träumen wir groß und sind leidenschaftlich daran interessiert, uns um unsere vielfältige Mischung aus Menschen, Kunden, Patienten und dem Planeten zu kümmern.

In dieser entscheidenden Rolle werden Sie wissenschaftliche Exzellenz in der Entwicklung digitaler Biomarker und Endpunkte innerhalb des Advanced Data Science-Teams in der Data Sciences-Organisation aufbauen und etablieren. Sie werden die Identifizierung, Entwicklung und Implementierung neuartiger digitaler Endpunkte und Ergebnismaße über klinische Studien und Lebenszyklusmanagementprogramme hinweg leiten. In enger Zusammenarbeit mit der Global Digital Health-Organisation werden Sie das Design und die Validierung von maschinellen Lernalgorithmen und Datenverarbeitungs-Pipelines vorantreiben, die klinisch relevante Erkenntnisse aus hochvolumigen digitalen Gesundheitsdatenquellen wie tragbaren Geräten, Sensoren und Apps, mobilen Geräten und patientenorientierten Anwendungen extrahieren.

Sie werden fortschrittliche Methoden des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft entwickeln und implementieren, um multimodale Zeitreihendaten zu verarbeiten, die von digitalen Geräten generiert werden, wobei Sie wissenschaftliche Strenge, klinische Validität und regulatorische Bereitschaft sicherstellen. Als Fachexperte werden Sie digitale Gesundheitstechnologien in Strategien zur Evidenzgenerierung einbetten und deren Akzeptanz in klinischen Studien und der Praxis vorantreiben. Sie werden auch zu wichtigen regulatorischen Einreichungen und Publikationen beitragen und sich für die Einführung digitaler Endpunkte innerhalb der globalen F&E-Community einsetzen. Indem Sie an der Spitze aufkommender Trends bleiben, werden Sie neue KI-Paradigmen erkunden und integrieren, einschließlich großer Sprachmodelle (LLMs) und agentischer KI-Systeme, um die Dateninterpretation, Workflow-Automatisierung und digitale Gesundheitsanalysen zu unterstützen. Ihre Führung wird Transformationsbemühungen fördern, die das volle Potenzial digitaler Gesundheitstechnologien freisetzen.

Wer Sie sind:

  • PhD in einem quantitativen Fachgebiet (z.B. Datenwissenschaft, Informatik, biomedizinische Technik, Statistik, Physik oder verwandtes Feld) mit Schwerpunkt auf großangelegter Datenanalyse
  • Mindestens 7 Jahre relevante Erfahrung in der Pharma-, Digital Health-, AI/ML- oder verwandten Branche
  • Nachweisliche Erfolge bei der Gestaltung und Validierung digitaler Endpunkte oder Biomarker für klinische Anwendungen
  • Praktische Erfahrung in der Verarbeitung und Analyse großangelegter Datenströme aus digitalen Gesundheitstechnologien, einschließlich tragbarer Geräte, Sensoren, Smartphones oder verbundener medizinischer Geräte
  • Erfahrung im Aufbau von maschinellen Lernpipelines für Zeitreihen- und multimodale Sensordaten, einschließlich Merkmalsauswahl, Signalverarbeitung und Modellentwicklung
  • Starke Expertise in der Entwicklung digitaler Biomarker/Endpunkte, einschließlich psychometrischer und statistischer Validierung sowie regulatorischer Aspekte
  • Solides Verständnis moderner Methoden des maschinellen Lernens und der KI (z.B. Deep Learning, Repräsentationslernen, Zeitreihenmodellierung) in Bezug auf digitale Gesundheits- und Verhaltensdaten
  • Erfahrung mit skalierbaren Datenverarbeitungs- und ML-Frameworks (z.B. Python-Datenökosystem, verteilte Datenverarbeitung oder Cloud/HPC-Umgebungen)
  • Vertrautheit mit generativer KI und großen Sprachmodellen sowie Interesse an aufkommenden Paradigmen wie agentischen LLM-Systemen oder KI-unterstützten wissenschaftlichen Workflows
  • Ausgezeichnete Fähigkeiten im Stakeholder-Management und die Fähigkeit, sich effektiv in matrixorganisierten Unternehmen zu bewegen
  • Starke Kommunikations- und wissenschaftliche Schreibfähigkeiten, die es Ihnen ermöglichen, komplexe technische Inhalte für unterschiedliche Zielgruppen zu übersetzen
  • Fließend in Englisch, Deutschkenntnisse sind von Vorteil

Wir sind neugierige Köpfe, die aus einer breiten Palette von Hintergründen, Perspektiven und Lebenserfahrungen kommen. Wir glauben, dass diese Vielfalt Exzellenz und Innovation fördert und unsere Fähigkeit stärkt, in Wissenschaft und Technologie führend zu sein. Wir setzen uns dafür ein, allen Zugang und Möglichkeiten zu schaffen, um sich in ihrem eigenen Tempo zu entwickeln und zu wachsen. Schließen Sie sich uns an, um eine Kultur der Inklusion und Zugehörigkeit aufzubauen, die Millionen beeinflusst und jeden ermächtigt, seine Magie zu entfalten und den menschlichen Fortschritt zu fördern!

Bewerben Sie sich jetzt und werden Sie Teil eines Teams, das sich der Entdeckung und der Förderung der Menschheit widmet!

Associate Director in Data Science, Digital Health Analytics and Innovation (all genders) Arbeitgeber: Merck Healthcare

Als Arbeitgeber im Bereich Gesundheitswesen und digitale Innovation bieten wir eine dynamische und inklusive Arbeitskultur, die Vielfalt schätzt und persönliche Entwicklung fördert. Unsere Mitarbeiter haben die Möglichkeit, an der Spitze der digitalen Gesundheitsforschung zu arbeiten und innovative Lösungen zu entwickeln, die das Leben von Patienten weltweit verbessern. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und kontinuierlichem Lernen unterstützen wir unsere Kollegen dabei, ihre Karriereziele zu erreichen und einen bedeutenden Einfluss auf die Gesellschaft auszuüben.
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Kontaktperson:

Merck Healthcare HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Associate Director in Data Science, Digital Health Analytics and Innovation (all genders)

Tipp Nummer 1

Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam herausfinden, wer dir helfen kann, die richtige Verbindung herzustellen.

Tipp Nummer 2

Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und Szenarien durchgehst. Wir können dir helfen, deine Antworten zu verfeinern, damit du selbstbewusst und authentisch auftrittst.

Tipp Nummer 3

Zeige deine Leidenschaft für digitale Gesundheit und Datenwissenschaft! Teile deine Ideen und Projekte in Gesprächen oder auf sozialen Medien. Lass uns gemeinsam deine Begeisterung für Innovationen sichtbar machen.

Tipp Nummer 4

Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Lass uns zusammenarbeiten, um deine Bewerbung hervorzuheben und den nächsten Schritt in deiner Karriere zu gehen.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Associate Director in Data Science, Digital Health Analytics and Innovation (all genders)

PhD in einem quantitativen Fachgebiet
Erfahrung in der pharmazeutischen Industrie oder digitalen Gesundheit
Entwicklung und Validierung digitaler Endpunkte oder Biomarker
Verarbeitung und Analyse großer Datenströme aus digitalen Gesundheitstechnologien
Aufbau von Machine Learning-Pipelines für Zeitreihendaten
Kenntnisse in psychometrischer und statistischer Validierung
Moderne Machine Learning- und KI-Methoden
Erfahrung mit skalierbaren Datenverarbeitungs- und ML-Frameworks
Vertrautheit mit generativer KI und großen Sprachmodellen
Stakeholder-Management-Fähigkeiten
Starke Kommunikations- und wissenschaftliche Schreibfähigkeiten
Fließend in Englisch, Deutschkenntnisse von Vorteil

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, lass deine Persönlichkeit durchscheinen. Wir suchen nach Menschen, die neugierig sind und bereit, mit uns zu innovieren. Zeig uns, was dich antreibt und warum du Teil unseres Teams werden möchtest!

Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Wenn du über digitale Endpunkte oder maschinelles Lernen sprichst, erzähl uns von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und den Ergebnissen, die du erzielt hast.

Achte auf die Details!: Stelle sicher, dass deine Bewerbung gut strukturiert und fehlerfrei ist. Ein klarer und präziser Schreibstil zeigt, dass du Wert auf Qualität legst – genau wie wir bei StudySmarter!

Bewirb dich über unsere Website!: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und effizient bearbeitet wird. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören und gemeinsam Großes zu erreichen!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Merck Healthcare vorbereitest

Verstehe die Rolle und das Unternehmen

Mach dich mit der Position des Associate Director in Data Science vertraut. Informiere dich über die neuesten Entwicklungen im Bereich digitale Gesundheit und wie das Unternehmen innovative Technologien einsetzt, um das Leben der Menschen zu verbessern. Zeige während des Interviews, dass du die Mission und Vision des Unternehmens verstehst und wie deine Erfahrungen dazu passen.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Datenanalyse, dem maschinellen Lernen und der Entwicklung digitaler Endpunkte demonstrieren. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele klar und prägnant zu präsentieren, um deine Eignung für die Rolle zu untermauern.

Stelle Fragen zur Unternehmenskultur

Zeige dein Interesse an der Teamdynamik und der Unternehmenskultur, indem du Fragen stellst. Frage nach den Möglichkeiten zur persönlichen Entwicklung und wie das Unternehmen Vielfalt und Inklusion fördert. Dies zeigt, dass du nicht nur an der Position interessiert bist, sondern auch an der langfristigen Zusammenarbeit.

Kommuniziere klar und selbstbewusst

Achte darauf, während des Interviews klar und selbstbewusst zu kommunizieren. Übe, komplexe technische Konzepte einfach zu erklären, damit auch nicht-technische Interviewer verstehen, was du sagst. Dies ist besonders wichtig, da du möglicherweise mit verschiedenen Stakeholdern interagierst.

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