Data Scientist / Data Engineer

Data Scientist / Data Engineer

Vollzeit 49500 - 60500 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice
Promptcube3

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle Datenpipelines und führe statistische Analysen für klinische Studien durch.
  • Unternehmen: Nucs AI revolutioniert die Krebsdiagnose mit KI und medizinischer Bildgebung.
  • Vorteile: Flexibles Arbeiten, bedeutende Eigenkapitalbeteiligung und Einfluss auf die Unternehmensrichtung.
  • Weitere Informationen: Weltklasse-Kollaborationen mit führenden Onkologen und KI-Forschern.
  • Warum dieser Job: Deine Arbeit verbessert direkt die Diagnose und Behandlung von Krebspatienten.
  • Qualifikationen: Master oder PhD in einem relevanten Fachgebiet und 3+ Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.

Über Nucs AI

Nucs AI revolutioniert die Krebsversorgung durch modernste KI- und medizinische Bildgebungstechnologie. Gegründet im Jahr 2024 von einem multidisziplinären Team aus Onkologen, KI-Forschern und Innovatoren im Gesundheitswesen, stellen wir uns einer der drängendsten Herausforderungen der Medizin: der wachsenden Nachfrage nach genauen, zeitgerechten Krebsdiagnosen angesichts steigender Scanvolumina und begrenzter Radiologen-Kapazitäten. Wir befinden uns an der Schnittstelle von Diagnostik und Behandlungsplanung - wir entwickeln KI-gestützte Werkzeuge an der Schnittstelle von medizinischer Bildgebung, Radioligandtherapie und künstlicher Intelligenz. Beginnend mit Prostatakrebs und sich über die Onkologie hinaus ausbreitend, arbeiten wir mit weltweit führenden medizinischen Institutionen und Pharmaunternehmen in den USA, Europa und Australien zusammen, um präzise Onkologie in die tägliche klinische Praxis zu bringen. Unsere Mission ist es, die diagnostische Präzision zu verbessern und den Zugang zu Expertenniveau in der Krebsversorgung zu erweitern, um die Patientenergebnisse weltweit zu verbessern.

Was Sie tun werden:

  • Erstellen von überprüfbaren Datenpipelines für große klinische, diagnostische und medizinische Bildgebungsdatensätze in der Cloud.
  • Verantwortung für statistische Analysen über klinische Studien, diagnostische Leistung, Modellevaluation und Datenqualität.
  • Anwendung klassischer maschineller Lernmethoden und tiefen Lernens auf Datenanalyseprobleme.
  • Automatisierte Ontologie-Induktion aus medizinischen Dokumenten unter Verwendung großer Sprachmodelle.
  • Erstellung von Dashboards und Werkzeugen zur Datenbeobachtbarkeit.
  • Aufrechterhaltung einer starken Datenherkunft, Nachverfolgbarkeit und Reproduzierbarkeit über Datenworkflows.
  • Produktion von Analysen und unterstützenden Beweisen, die bei regulatorischen Einreichungen und Audits Bestand haben.

Was wir suchen:

  • Ein Master-Abschluss oder PhD in Informatik, Datenwissenschaft, Ingenieurwesen, Mathematik, Statistik, Physik, Wirtschaft oder einem verwandten Fachgebiet.
  • 3+ Jahre praktische Erfahrung im Bereich Datenengineering oder einem eng verwandten Bereich, mit nachgewiesener Entwicklung produktionsreifer Datenlösungen.
  • Beherrschung von SQL und Python sowie Softwareentwicklungsstandards wie Git-basierte Workflows, automatisierte Tests, Code-Reviews und CI/CD.
  • Komfort im Umgang mit medizinischen Bildformaten, einschließlich DICOM und NIfTI.
  • Praktische Erfahrung mit klassischem maschinellem Lernen und erklärbarem ML.
  • Fließende Kenntnisse in tiefem Lernen und modernen LLM-Tools.
  • Erfahrung mit Cloud-Dateninfrastruktur. Wir verwenden GCP, aber gleichwertige Plattformen sind in Ordnung.
  • Ein starkes Verständnis für Datenherkunft, Nachverfolgbarkeit und Reproduzierbarkeit.
  • Ungewöhnliche Aufmerksamkeit für Details hinsichtlich Datenvollständigkeit, Gültigkeit, Konsistenz und Randfällen.
  • Flexibilität bei der Anpassung an neue Technologien.
  • Bewusstsein für gute Softwarepraktiken.

Stark bevorzugt:

  • Erfahrung mit medizinischer Bildgebung - klinische Studien, Pharmazeutika, Gesundheitswesen oder einer anderen regulierten Branche ist von Vorteil.
  • Erfahrung mit Wissensgraphen / temporalen Wissensgraphen.
  • Erfahrung in der Erstellung statistischer Analysen oder technischer Nachweise, die in einer regulatorischen Einreichung verwendet werden.
  • Erfahrung mit Techniken zur Modellinterpretierbarkeit wie SHAP.

Warum Nucs AI:

  • Mission mit echtem Einfluss – Ihre Arbeit verbessert direkt, wie Krebspatienten diagnostiziert und behandelt werden.
  • Chancen im Frühstadium – Frühphasenunternehmen, bedeutendes Eigenkapital und großen Einfluss auf die Richtung, die wir einschlagen.
  • Weltklasse-Kollaborateure – Arbeiten Sie weltweit mit führenden Onkologen, Nuklearmedizinern und KI-Forschern zusammen.
  • Massive Marktwachstumschancen – Radioligandtherapie und KI-gesteuerte Onkologie sind Milliarden-Dollar-Wachstumsmärkte.
  • Autonomie und Flexibilität – Remote-first, flexible Arbeitsweise. Wir stellen großartige Menschen ein und vertrauen ihnen, Ergebnisse zu liefern.
  • Eigenkapitalvorteil – Wettbewerbsfähiges Eigenkapitalpaket. Wir bauen etwas Großes auf und möchten, dass Sie daran teilhaben.

Wie man sich bewirbt:

Reichen Sie Ihren Lebenslauf und eine kurze Notiz ein, warum diese Rolle und Nucs AI Sie begeistern.

Gleichberechtigung:

Nucs AI ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir feiern Vielfalt und setzen uns dafür ein, ein integratives Umfeld für alle Teammitglieder zu schaffen. Alle qualifizierten Bewerber werden ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität, nationale Herkunft, Behinderung oder Veteranenstatus berücksichtigt.

Data Scientist / Data Engineer Arbeitgeber: Promptcube3

Unframe ist ein innovatives AI-Startup in Berlin, das seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und schnell wachsenden Umfeld zu arbeiten. Mit einer starken Unternehmenskultur, die auf Zusammenarbeit und Kreativität setzt, fördern wir das persönliche Wachstum und die berufliche Entwicklung unserer Mitarbeiter. Als Founding Lead Support Engineer haben Sie die Chance, direkt mit Fortune 500-Kunden zusammenzuarbeiten und die Unterstützungssysteme von Unframe von Grund auf zu gestalten, während Sie an der Spitze der KI-Technologie stehen.

Promptcube3

Kontaktdaten:

Promptcube3 Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist / Data Engineer 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 Promptcube3 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 / Data Engineer mit Bravour zu bestehen

Datenengineering
Statistische Analyse
Klassische maschinelles Lernen
Deep Learning
SQL
Python
Git-basierte Workflows

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 / Data Engineer bei Promptcube3 gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Promptcube3 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 Promptcube3 entscheidend sein!