Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite spannende Projekte zur Analyse von Gesundheitsdaten und arbeite mit externen Partnern zusammen.
- Unternehmen: Tempus, ein innovatives Unternehmen im Gesundheitswesen mit Fokus auf Präzisionsmedizin.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, umfassende Sozialleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Wachstumschancen und einem kollaborativen Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitsversorgung mit KI-gestützten Erkenntnissen und realen Daten.
- Qualifikationen: Erforderlich sind fortgeschrittene Abschlüsse in Datenwissenschaft oder verwandten Bereichen mit relevanter Erfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Passionate about precision medicine and advancing the healthcare industry?
Recent advancements in underlying technology have finally made it possible for AI to impact clinical care in a meaningful way.
Tempus’ proprietary platform connects an entire ecosystem of real-world evidence to deliver real-time, actionable insights to physicians, providing critical information about the right treatments for the right patients, at the right time.
The
Outcomes Research team at Tempus partners with external Pharma, biotech and academic institutions to provide best in class data, analysis and methodological guidance to Tempus’s real world data offering.
We are seeking a highly motivated and capable Sr.
Data Scientist with extensive experience and interest in design and analysis of pharmacoepidemiological studies to join our team.
Responsibilities
- Lead and execute HEOR and RWE projects (e. g., outcomes analysis, treatment patterns, and healthcare resource utilization) with external Pharma, academic, and other partners.
- Represent the Outcomes Research function and collaborate with internal and external stakeholders in the design, analysis, interpretation, and publication of real-world studies.
- Work on complex problems, exercising judgment in selecting and adapting appropriate epidemiologic and health economic methodologies.
- Work with interdisciplinary groups of scientists, engineers, and product developers to translate research into clinically actionable insights for our clients.
- Stay current with the latest methodological advances in real world studies.
- Build infrastructure including reusable code.
- Comply with all applicable regulations and Company procedures.
- Required Experience
- Advanced degree (Masters with 5+ years of experience or Ph D with 3+ years of experience) or Bachelor’s degree with 8+ years of experience in data science, bioinformatics, biostatistics, epidemiology, public health, or related fields.
- Computational skills using R and SQL, specifically applied to large-scale healthcare datasets.
- Ideal candidates will possess
- Strong data manipulation and analysis skills tailored to observational data.
- Deep familiarity with HEOR and RWE methodologies, including techniques to address confounding (e. g., propensity score matching, inverse probability weighting).
- Experience analyzing large, complex real-world datasets, including administrative claims, electronic health records (EHR), and clinico-genomic databases.
- Strong communication and presentation skills, with the ability to effectively translate complex methodologies to non-technical stakeholders.
- Self‑driven mindset with the ability to tackle ambiguous problems and work well in interdisciplinary teams.
- Experience with time‑to‑event analysis and survival methodology.
- Experience working in oncology and/or analyzing outcomes specific to cancer genetics, immunology, or molecular biology.
- Collaborative approach, an eagerness to learn, and a high‑integrity work ethic.
- Sharp attention to detail and passion for delivering high‑quality, timely analytics.
- Ability to draw appropriate inferences based on study design and explicitly assess and communicate study limitations.
- Nice to have
- Experience with version control and software testing.
- Experience working in oncology Phase II-IV clinical trials and/or experience with the analysis of RWD studies (e. g. using claims, EHR or registry data sources).
- Hands‑on experience in helping to prepare regulatory submissions to the FDA.
- Experience supporting data science teams in model building and validation.
- Client facing or consulting experience and comfort with presenting results to stakeholders.
- CHI: $100,000-$160,000 NYC/SF: $115,000-$175,000
The expected salary range above is applicable if the role is performed from Illinois and may vary for other locations (California, Colorado, New York).
Actual salary may vary based on qualifications and experience.
Tempus offers a full range of benefits, which may include incentive compensation, restricted stock units, medical and other benefits depending on the position.
We are an equal opportunity employer.
We do not discriminate on the basis of race, religion, color, national origin, gender, sexual orientation, age, marital status, veteran status, or disability status.
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Sr. Data Scientist, Outcomes Research Arbeitgeber: Tempus
Tempus ist ein hervorragender Arbeitgeber, der sich leidenschaftlich für die Präzisionsmedizin und den Fortschritt in der Gesundheitsbranche einsetzt. Mit einem dynamischen Arbeitsumfeld in Chicago bietet das Unternehmen nicht nur wettbewerbsfähige Gehälter und umfassende Sozialleistungen, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Mentorship. Die innovative Unternehmenskultur fördert den Einsatz modernster Technologien und ermöglicht es den Mitarbeitern, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die einen echten Einfluss auf die klinische Versorgung haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Sr. Data Scientist, Outcomes Research 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 Tempus 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 Sr. Data Scientist, Outcomes Research 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 Sr. Data Scientist, Outcomes Research bei Tempus gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Tempus 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 Tempus entscheidend sein!