Auf einen Blick
- Aufgaben: Verwandle Rohdaten von Smartphones in vertrauenswürdige klinische Ergebnisse.
- Unternehmen: VC-unterstütztes HealthTech-Startup mit innovativem Ansatz.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitsversorgung und erreiche echte Nutzer.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Most Data Scientists never see their work touch a real user.
You want yours in the pocket of someone deciding whether to see a doctor
This role is about turning raw multimodal signals from everyday smartphone use into a trusted clinical output.
Not another wearable. The platform that fixes prevention at the point where it breaks - screening.
VC-backed Munich Health Tech, seed funded by tier-1 European funds, plus notable US angels and unicorn founders (think Tesla, Canva etc). Team of
You'll build the reasoning engine that turns raw signals into clinical recommendations. And you'll lay the foundation for a conversational medical agent underneath it all.
Stack: Python, Py Torch, git. Statistical + ML depth. Signal processing on multimodal inputs.
4+ years industry, or 1+ years and a Ph D. Regulated industry (healthcare, banking) preferred.
This is for builders, so you've deployed ML in production, not just prototyped in a notebook.
Suitable for post-Ph Ds coming out of psychometrics, mobile sensing, biomedical signal processing, or Bayesian healthcare labs.
Do not apply if you want work life balance, want to finish at 5pm daily or don't want to work with insanely passionate people.
€90k–€140k base + SERIOUS equity. Full-time, in-person Munich. 60+ hours work week.
#J-18808-Ljbffr
Founding Data Scientist/ML Arbeitgeber: Nous Ventures
Als Senior Product Engineer in unserem dynamischen Team haben Sie die Möglichkeit, an der Spitze der Technologie zu arbeiten und innovative Lösungen für Branchen zu entwickeln, die von Software oft übersehen werden. Wir bieten eine inspirierende Arbeitskultur, die auf Eigenverantwortung und Kreativität setzt, sowie hervorragende Wachstumschancen, da Sie nicht nur das Produkt gestalten, sondern auch den Weg zur Leitung des Engineering-Teams ebnen können. Mit einem hybriden Arbeitsmodell in Berlin und einem attraktiven Vergütungspaket, einschließlich einer signifikanten Beteiligung, sind wir der ideale Arbeitgeber für ambitionierte Talente, die einen echten Unterschied machen wollen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Founding Data Scientist/ML 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 Nous Ventures 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 Founding Data Scientist/ML 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 Founding Data Scientist/ML bei Nous Ventures gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Nous Ventures 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 Nous Ventures entscheidend sein!
