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) Kein Homeoffice möglich
Merck

Auf einen Blick

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

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

Arbeiten Sie Ihre Magie mit uns! Bereit zu erkunden, Barrieren zu durchbrechen und mehr zu entdecken? Wir wissen, dass Sie große Pläne haben - das haben wir auch! Unsere Kollegen auf der ganzen Welt 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. Deshalb suchen wir immer nach neugierigen Köpfen, die sich vorstellen können, das Unvorstellbare mit uns zu erdenken.

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.

Wer Sie sind:

  • PhD in einer quantitativen Disziplin (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 Arbeitsabläufen.
  • 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.

Was wir bieten: 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 befähigt, seine Magie zu entfalten und den menschlichen Fortschritt voranzutreiben! 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

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 gleichzeitig einen positiven Einfluss auf die Gesellschaft auszuüben.

Merck

Kontaktdaten:

Merck Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Associate Director in Data Science, Digital Health Analytics and Innovation (all genders) erhalten könnten

Tipp Nummer 1

Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung brauchst!

Tipp Nummer 2

Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und Szenarien durchgehst. Wir empfehlen, deine Antworten laut zu üben, damit du selbstbewusst und klar kommunizieren kannst.

Tipp Nummer 3

Zeige deine Leidenschaft für digitale Gesundheit und Datenwissenschaft! Teile Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, die deine Fähigkeiten und deinen Innovationsgeist unter Beweis stellen.

Tipp Nummer 4

Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält und du Teil unserer aufregenden Reise wirst.

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Associate Director in Data Science, Digital Health Analytics and Innovation (all genders) mit Bravour zu bestehen

PhD in quantitativer Disziplin
Erfahrung in der pharmazeutischen Industrie
Entwicklung digitaler Endpunkte oder Biomarker
Verarbeitung und Analyse großer Datenströme
Aufbau von Machine Learning Pipelines
Feature Extraction
Signalverarbeitung

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei authentisch!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei einfach du selbst! Zeig uns, was dich motiviert und warum du Teil unseres Teams werden möchtest. Authentizität kommt immer gut an!

Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Zeig uns, wie du in der Vergangenheit Herausforderungen gemeistert hast und welche Erfolge du erzielt hast.

Achte auf die Details!:Überprüfe deine Bewerbung auf Rechtschreib- und Grammatikfehler. Eine sorgfältige Bewerbung zeigt, dass du dir Mühe gibst und professionell bist. Lass uns wissen, dass du die Details im Blick hast!

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

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Merck vorbereitet

Verstehe die Rolle und das Unternehmen

Mach dich mit der Position des Associate Director in Data Science vertraut. Lies dir die Unternehmenswerte und die aktuellen Projekte durch, um zu verstehen, wie du zur Vision des Unternehmens beitragen kannst. Zeige im Interview, dass du die Mission und die Herausforderungen im Bereich digitale Gesundheit verstehst.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Entwicklung digitaler Endpunkte und Machine Learning demonstrieren. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele klar und prägnant zu präsentieren, um deine Expertise zu untermauern.

Stelle Fragen

Bereite einige durchdachte Fragen vor, die dein Interesse an der Rolle und dem Team zeigen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Bereich digitale Biomarker oder wie das Unternehmen neue Technologien integriert. Das zeigt, dass du proaktiv bist und wirklich an der Position interessiert bist.

Kommunikation ist der Schlüssel

Achte darauf, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Übe, wie du deine Ideen und Erfahrungen so kommunizieren kannst, dass sie für verschiedene Zielgruppen nachvollziehbar sind. Gute Kommunikationsfähigkeiten sind entscheidend, besonders in einem interdisziplinären Umfeld.