Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Gesundheitsdaten und unterstütze innovative Projekte zur Verbesserung der Versorgungsqualität.
- Unternehmen: Weltweit führende Datenplattform mit einem dynamischen, internationalen Team.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, internationale Events und Karrierechancen in einem modernen Umfeld.
- Weitere Informationen: Vielfältige Kultur und Unterstützung für mentale Gesundheit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Gesundheitswesens mit datengetriebenen Lösungen und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Master in Data Science oder verwandten Bereichen und Erfahrung in Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60750 - 74250 € pro Jahr.
Bei Statista dreht sich alles um Fakten und Daten, denn wir sind die weltweit führende Plattform für Geschäftsdaten. Durch die Bereitstellung zuverlässiger und benutzerfreundlicher Daten sowie verschiedener Datenanalyseprodukte und -dienstleistungen ermöglichen wir es Menschen auf der ganzen Welt, faktenbasierte Entscheidungen zu treffen. Statista Healthcare ist eine vertikale Geschäftseinheit von Statista, die sich darauf konzentriert, die Qualität im Gesundheitswesen transparent, messbar und vergleichbar zu machen. Wir arbeiten mit führenden Akteuren im Gesundheitswesen zusammen, um datengestützte Qualitätsmessungen und Transformationen zu unterstützen.
Ihre Rolle
- Unterstützung bei der Pflege und Weiterentwicklung von Statistas Ranking- und Bewertungsdatenbanken, um Konsistenz, Genauigkeit und Skalierbarkeit sicherzustellen.
- Zusammenarbeit an Datenpiloten und Benchmarking-Projekten – von der Gestaltung und Entwicklung von Metriken bis hin zur Analyse von Ergebnissen.
- Integration, Bereinigung und Standardisierung externer Datensätze aus Krankenhäusern, Ministerien und Partnern für die einheitliche Nutzung in Statistas Gesundheitsprodukten.
- Entwicklung und Dokumentation von Datenmodellen und Bewertungsrahmen in Abstimmung mit den Teams für Gesundheitsanalysen und IT.
- Durchführung interner Analysen und Berichterstattung zur Verbesserung der Datenqualität und Leistungskennzahlen bestehender Gesundheitsprodukte.
- Sicherstellung der Datenvalidierung und Reproduzierbarkeit, einschließlich Peer-Review und interner QA-Prüfungen.
- Aktive Beitragsideen für neue datengestützte Gesundheitsprodukte und Verbesserungen bestehender Arbeitsabläufe.
Ihr Profil
- Masterabschluss (oder gleichwertig) in Data Science, Statistik, Informatik, Public Health oder einem verwandten Bereich.
- 4 Jahre Erfahrung in Datenanalyse, Modellierung oder angewandter Statistik, idealerweise im Gesundheitswesen oder einem anderen datenintensiven Bereich in einer Beratungs- oder kundenorientierten Rolle.
- Nachgewiesene Fähigkeiten in Python und SQL sowie Erfahrung mit Datenvisualisierungs- und BI-Tools (z.B. Power BI, Tableau oder ähnliches).
- Starkes analytisches Denken und die Fähigkeit, komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.
- Grundlegendes Verständnis von KPIs im Gesundheitswesen, Qualitätsmetriken oder Benchmarking-Konzepten ist von Vorteil.
- Fließend in Englisch, Deutsch von Vorteil.
- Hoch strukturiert, neugierig und motiviert, in einem internationalen und funktionsübergreifenden Umfeld zu arbeiten.
Was wir bieten
- Arbeiten im Ausland bis zu 30 Kalendertagen im Jahr.
- Hybrides Arbeiten und flexible Arbeitszeiten.
- Internationales Team und soziale Veranstaltungen.
- Subventionierte urbane Mobilität und Zugang zu Fitness- und Wellnessangeboten.
- Kostenloser Zugang zu Langdock und all seinen großartigen Funktionen.
- Karriere- und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Attraktive Standorte und moderne Büros.
- Unterstützung der psychischen Gesundheit mit OpenUp.
Consultant Data Science - Healthcare (m/f/d) Arbeitgeber: Remotely
CarVia ist ein herausragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitszeiten, Homeoffice-Optionen und einem attraktiven Provisionsmodell fördern wir nicht nur deine berufliche Entwicklung durch vielfältige Weiterbildungsangebote, sondern bieten auch die hochwertigste Fahrzeugflotte Deutschlands. Werde Teil eines ehrgeizigen Teams, das gemeinsam an der Spitze der digitalen Mobilitätslösungen arbeitet und erlebe ein modernes Arbeitsumfeld, das auf schnelles Wachstum und Effizienz ausgerichtet ist.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Consultant Data Science - Healthcare (m/f/d) 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 Remotely 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 Consultant Data Science - Healthcare (m/f/d) 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 Consultant Data Science - Healthcare (m/f/d) bei Remotely gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Remotely 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 Remotely entscheidend sein!
