Auf einen Blick
- Aufgaben: Datenbereinigung, Datenanalyse und Anwendung von KI-Tools wie Python und AWS für Healthcare-Projekte.
- Unternehmen: Exaris Solutions spezialisiert sich auf innovative Recherchen im Healthcare- und Lifescience-Bereich.
- Vorteile: Flexible Arbeitsmöglichkeiten, sowohl remote als auch vor Ort in Essen, mit gelegentlicher Präsenzpflicht.
- Weitere Informationen: Fließende Deutschkenntnisse (C2) und Grundkenntnisse des deutschen Gesundheitssystems sind wünschenswert.
- Warum dieser Job: Gestalten Sie die Zukunft der Healthcare-Branche mit modernster KI-Technologie und einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Erforderlich sind Kenntnisse in Python, SQL, AWS sowie Erfahrung in Data Science und Engineering.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Die Exaris Solutions führt im Auftrag ihrer Kunden aus dem Healthcare- und Lifescience-Bereich gezielte Recherchen durch, um wichtige Einblicke für Healthcare Professionals (HCPs) zu erhalten. In diesen innovativen Projekten kommt modernste KI aus unserem Kernprodukt, der „Vertical Search Health“ zum Einsatz. Hierbei werden bedeutende Attribute und Eigenschaften der relevanten Zielgruppe extrahiert, sorgfältig analysiert und nahtlos in bestehende CRM-Daten integriert. Tauchen Sie ein in die Welt der Healthcare- und Lifescience-Branche und gestalten Sie die Zukunft mit uns! Werden Sie Teil unseres dynamischen Teams und unterstützen Sie uns bei anspruchsvollen Aufgaben im Bereich Datenmanagement und KI-Anwendung und unterstützen Sie uns beim weltweiten Rollout unserer Lösung.
Aufgaben
- Data Preparation: Bereinigung und Optimierung von Stammdaten
- Data Engineering: Extraktion und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen (CSV, XML, SQL)
- Anwendung des KI-Tech-Stacks: Iterative Anwendung von Python, pyTorch und AWS (Sagemaker) aus unserer Kernlösung "Vertical Search Health" sowie Nutzung von LLMs
- Strukturierung von Datensätzen: Überführung in Tabellenstrukturen (SQL/Snowflake)
- Recherche zu Branchen- und Wirtschaftsthemen: Eigenständige Erkundung im Healthcare-Bereich, z.B. dem stationären Sektor
- Data Quality Checks: Durchführung verschiedener Checks (Plausibilität, Integrität, etc.) und Erstellung von finalen Deliverables
- Test und (Weiter-)Entwicklung: Erstellung von Testfällen für Frontend (Angular) und Backend (Python) sowie perspektivische (Weiter-)Entwicklung des Stacks
- Business Analyse: Auswertung und Analyse der extrahierten Daten für fundierte Erkenntnisse
Qualifikationen
- Hervorragende Python-, SQL- und Excel-Kenntnisse
- Gerne Erfahrung in AWS in Services wie Bedrock, Sagemaker und/oder Lambda
- Sehr gute Kenntnisse im KI- bzw. ML-Ops-Bereich, insbesondere Anwendung von Sprachmodellen (LLMs) sowie NLP
- Ausgeprägte Affinität zu Daten und Datenstrukturen
- Selbstständige Denk- und Arbeitsweise sowie Einbringen eigener Ideen und Vorschläge
- Erfahrungen in der Verarbeitung von Stammdaten bzw. Customer Master Data
- Sehr gute Kenntnisse in IT-Infrastrukturen und Datenbanken, gerne in Snowflake
- Projekterfahrung in Data Science und/oder Data Engineering Projekten mit Endkundenkontakt
- Fließend Deutsch als Sprachkenntnis (C2 oder Muttersprache)
- Bereitschaft regelmäßig persönlich in Essen im Projektteam mitzuarbeiten
- Wünschenswert sind Grundkenntnisse über das deutsche Gesundheitssystem, insbesondere bzgl. der Strukturen von Arztpraxen und anderen Leistungs- und Heilmittelerbringern wie Krankenhäuser, Apotheken, Pflegeeinrichtungen, etc.
Benefits
Die Themen können sowohl remote als auch vor Ort in Essen durchgeführt werden. Für das Setup ist eine mehrtägige Vor-Ort-Anwesenheit in Essen teilweise notwendig. Grundsätzlich können die Arbeiten auch remote durchgeführt werden.
Bewerbungen bitte mit aussagekräftigem Lebenslauf (insb. relevanter Projektkenntnisse) sowie Angabe des gewünschten Jahresgehalts gerne per E-Mail an Jobs in Germany on Arbeitnow.
Datenexperte (m/w/d) für Healthcare- und Lifescience-Projekte Arbeitgeber: Somi AI
Exaris Solutions bietet spannende Projekte im Healthcare-Sektor und fördert innovative Ansätze durch KI. Das Team in Essen arbeitet eng zusammen, um bedeutende Einblicke für Healthcare Professionals zu gewinnen. Flexible Arbeitsmodelle ermöglichen eine ausgewogene Work-Life-Balance.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Datenexperte (m/w/d) für Healthcare- und Lifescience-Projekte erhalten könnten
✨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 Somi AI 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 Datenexperte (m/w/d) für Healthcare- und Lifescience-Projekte 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 Datenexperte (m/w/d) für Healthcare- und Lifescience-Projekte bei Somi AI gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Somi AI 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 Somi AI entscheidend sein!
