Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere medizinische Daten und schreibe Python-Skripte zur Datenverarbeitung.
- Arbeitgeber: Ein internationales Team, das innovative Produkte für die Gesundheitsversorgung entwickelt.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, vollständig remote zu arbeiten.
- Warum dieser Job: Ideal für medizinische Fachkräfte, die ihre Expertise in der Datenanalyse anwenden möchten.
- Gewünschte Qualifikationen: Medizinischer Hintergrund und abgeschlossene Kurse in Datenanalyse oder Data Science erforderlich.
- Andere Informationen: Erfahrung mit GPT-Prompt-Engineering ist von Vorteil.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Das Team von Experten, das analytische Dienstleistungen für Kunden im Gesundheitswesen anbietet, sucht einen großartigen, langfristigen Junior Data Analyst. Sie werden Teil eines internationalen Teams von erstklassigen Fachleuten, die leidenschaftlich daran arbeiten, Produkte zu schaffen, die die Qualität der medizinischen Dienstleistungen verbessern.
Verantwortlichkeiten:
- Analysieren und Verarbeiten medizinischer Daten mit SQL;
- Python-Skripte für die Datenverarbeitung und -validierung schreiben;
- Analytische Ergebnisse aus medizinischer Sicht validieren;
- Techniken des Prompt Engineerings für GPT-basierte Analysen nutzen;
- Mit funktionsübergreifenden Teams, einschließlich medizinischer Experten und Datenwissenschaftlern, zusammenarbeiten.
Anforderungen:
- Medizinischer Hintergrund – Erfahrung als Therapeut, einschließlich Patienteninteraktionen, Krankheitsdiagnose und Krankenhausarbeit;
- Abgeschlossene Kurse in Datenanalyse / Datenwissenschaft – Grundkenntnisse in Datenanalyse, Statistik und maschinellem Lernen;
- SQL-Kenntnisse – Fähigkeit, Abfragen zu schreiben, Joins durchzuführen, Aggregationen zu erstellen und die Leistung zu optimieren;
- Grundkenntnisse in Python – Erfahrung mit Pandas, NumPy und grundlegender Skripterstellung;
- Analytische Denkweise – Fähigkeit, Daten zu interpretieren und Erkenntnisse aus medizinischer Sicht zu validieren;
- Bereitschaft zu lernen und im IT-Bereich zu wachsen – starke Leidenschaft für Datenanalyse und Technologie;
- Erfahrung mit Prompt Engineering für GPT (von Vorteil).
Diese Rolle ist ideal für einen medizinischen Fachmann mit praktischer Patientenerfahrung, der in die Datenanalyse gewechselt ist und sein Fachwissen an der Schnittstelle von Gesundheitswesen und Technologie anwenden möchte. Wenn Sie Arzt sind, DA/DS-Kurse abgeschlossen haben und in diesem Bereich wachsen möchten, bewerben Sie sich jetzt – wir würden uns freuen, mit Ihnen zu sprechen!
Zusätzliche Vorteile:
- Flexible Arbeitszeiten;
- Vollständig remote Job;
- Gelegenheit, mit einem internationalen Team von erstklassigen Fachleuten zu arbeiten.
Junior Data Analyst Arbeitgeber: TN Germany
Kontaktperson:
TN Germany HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Junior Data Analyst
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein medizinisches Wissen, um in Gesprächen mit dem Team zu glänzen. Bereite dich darauf vor, wie deine Erfahrungen als Therapeut die Datenanalyse beeinflussen können und wie du diese Perspektive in die Arbeit einbringen möchtest.
✨Tipp Nummer 2
Zeige deine Begeisterung für Technologie und Datenanalyse, indem du aktuelle Trends und Entwicklungen in der Branche verfolgst. Diskutiere in deinem Vorstellungsgespräch, wie du diese Trends in deine Arbeit integrieren könntest.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich darauf vor, spezifische Beispiele für deine SQL- und Python-Kenntnisse zu geben. Überlege dir, welche Projekte oder Aufgaben du in der Vergangenheit durchgeführt hast, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Tipp Nummer 4
Netzwerke mit anderen Fachleuten im Bereich Datenanalyse und Medizin. Nutze Plattformen wie LinkedIn, um Kontakte zu knüpfen und möglicherweise Empfehlungen zu erhalten, die dir bei deiner Bewerbung helfen könnten.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Junior Data Analyst
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte besonders auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone deine medizinische Erfahrung: Da ein medizinischer Hintergrund wichtig ist, solltest du in deinem Lebenslauf und Anschreiben klar darlegen, welche Erfahrungen du als Therapeut oder im Krankenhaus gesammelt hast. Hebe spezifische Beispiele hervor, die deine Fähigkeiten im Umgang mit Patienten und Diagnosen zeigen.
Hebe deine Datenanalyse-Fähigkeiten hervor: Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in SQL und Python deutlich machst. Füge konkrete Beispiele hinzu, wie du diese Technologien in der Vergangenheit verwendet hast, um Daten zu analysieren oder Probleme zu lösen.
Zeige deine Lernbereitschaft: Betone in deinem Anschreiben deine Begeisterung für IT und Datenanalyse. Erkläre, wie du dich in diesem Bereich weiterentwickeln möchtest und welche Schritte du bereits unternommen hast, um deine Fähigkeiten zu verbessern.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei TN Germany vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Rolle Kenntnisse in SQL und Python erfordert, solltest du dich auf technische Fragen zu diesen Themen vorbereiten. Übe das Schreiben von SQL-Abfragen und das Erstellen einfacher Python-Skripte, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Verstehe den medizinischen Kontext
Da du mit medizinischen Daten arbeitest, ist es wichtig, dass du den medizinischen Kontext verstehst. Bereite Beispiele vor, wie du deine medizinische Erfahrung in die Datenanalyse einbringen kannst, um relevante Einblicke zu gewinnen.
✨Zeige deine Lernbereitschaft
Die Position erfordert eine Leidenschaft für Datenanalyse und Technologie. Sei bereit, über deine bisherigen Erfahrungen im Lernen neuer Technologien zu sprechen und wie du dich in der Vergangenheit weitergebildet hast.
✨Bereite Fragen für das Interview vor
Stelle sicher, dass du Fragen an die Interviewer hast, um dein Interesse an der Position und dem Unternehmen zu zeigen. Frage nach den Herausforderungen, die das Team derzeit hat, oder nach den Technologien, die sie verwenden.