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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Datenwissenschaftlern bei innovativen Forschungsprojekten im Gesundheitswesen.
- Arbeitgeber: Ein führendes Softwareunternehmen, das analytische Dienstleistungen für den Gesundheitssektor anbietet.
- Mitarbeitervorteile: Vollständig remote-freundlich mit flexiblen Arbeitszeiten und einem vertrauensvollen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der medizinischen Datenanalyse und arbeite an bedeutenden Herausforderungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Starke analytische Fähigkeiten, Erfahrung in ML und tiefes Wissen in Python und SQL erforderlich.
- Andere Informationen: Bonuspunkte für Kenntnisse in NLP-Modellen und Pipeline-Tools.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
Ein Softwareentwicklungsunternehmen sucht einen talentierten, langfristigen Lead DS Researcher. Das Unternehmen ist ein Team von Experten, die analytische Dienstleistungen für Kunden im Gesundheitswesen anbieten. Sie werden Teil eines internationalen Teams von erstklassigen Fachleuten, die leidenschaftlich daran arbeiten, Produkte zu schaffen, die die Qualität medizinischer Dienstleistungen verbessern.
Wir suchen einen Lead Data Science Researcher, der in forschungsintensiven Umgebungen gedeiht und es genießt, unerforschte Gebiete mit der Unterstützung eines starken technischen Teams zu erkunden. Sie werden ein kompaktes Team von zwei Datenwissenschaftlern leiten und sie bei hochwirksamen Forschungsinitiativen und experimentellen Projekten anleiten. Ihre Rolle wird darin bestehen, die Grenzen des angewandten maschinellen Lernens — insbesondere im Kontext medizinischer und klinischer Daten — zu erweitern und komplexe Probleme in innovative Lösungen umzuwandeln. Dies ist eine einzigartige Gelegenheit, neue Ideen und Anwendungen voranzutreiben, nicht nur bestehende zu optimieren.
Was wir suchen:
- Außergewöhnliche analytische und statistische Fähigkeiten - sicher im Umgang mit Unsicherheit, Inferenz und Experimenten;
- Starker Hintergrund in verschiedenen Bereichen des maschinellen Lernens (traditionelle Klassifikations- und Regressionsverfahren, Empfehlungssysteme, Textdaten, Clustering usw.);
- Solide Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow;
- Ausgezeichnete Python-Kenntnisse (über Jupyter Notebooks hinaus) - Fähigkeit, sauberen, testbaren, produktionsbereiten Code zu erstellen;
- Vertrautheit mit medizinischen oder lebenswissenschaftlichen Daten ist ein großer Vorteil;
- Expertise in SQL, Pandas, Scikit-learn und modernen Daten-Workflows;
- Sicheres Arbeiten in Google Cloud Platform (GCP) Umgebungen.
Bonuspunkte für Erfahrungen mit:
- Modernsten NLP-Modellen, Transformatoren, agentischen Ansätzen zur Analyse und Zusammenfassung gemischter (temporaler und textueller) Daten;
- Erfahrung mit Pipeline-Orchestrierungstools wie Airflow, Argo usw.;
- Nachgewiesene Erfahrung mit Anomalieerkennung und Prognose mit Erklärbarkeit für temporale und gemischte Daten;
- Englischkenntnisse auf mittlerem Niveau - Fähigkeit, an schriftlichen Diskussionen mit internationalen Teams und Kunden teilzunehmen.
Vorteile:
- Teil eines mission-driven Teams zu werden, das an der Schnittstelle von Daten, Medizin und Einfluss arbeitet;
- An bedeutenden Herausforderungen mit langfristigem Wert für die öffentliche Gesundheit und die Qualität der Gesundheitsversorgung zu arbeiten;
- Mit erstklassigen Experten in einer Kultur zusammenzuarbeiten, die Neugier, Autonomie und Innovation schätzt;
- Vollständig remote-freundliches Setup mit Flexibilität und Vertrauen im Kern.
Kontaktperson:
Top Remote Talent HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Lead Data Science Researcher
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen oder Konferenzen im Bereich Data Science und Medizin, um Kontakte zu knüpfen. Oftmals erfährt man von offenen Stellen durch persönliche Empfehlungen.
✨Tip Nummer 2
Zeige deine Leidenschaft für Forschung! Teile deine Projekte und Erkenntnisse auf Plattformen wie GitHub oder LinkedIn. Dies kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben und dein Engagement für innovative Lösungen zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Gespräche vor! Übe, komplexe Probleme zu erklären und deine Ansätze zur Lösung darzustellen. Dies zeigt nicht nur deine Fachkenntnisse, sondern auch deine Fähigkeit, im Team zu kommunizieren und zu führen.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über die neuesten Trends in der medizinischen Datenanalyse! Verstehe, wie Machine Learning in der Gesundheitsbranche angewendet wird, und sei bereit, diese Kenntnisse in deinem Gespräch einzubringen. Das zeigt dein Interesse und deine Expertise in diesem speziellen Bereich.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Lead Data Science Researcher
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deinem Lebenslauf und Anschreiben ansprichst.
Hebe deine analytischen Fähigkeiten hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine außergewöhnlichen analytischen und statistischen Fähigkeiten. Gib konkrete Beispiele für Projekte oder Erfahrungen, bei denen du mit Unsicherheit, Inferenz und Experimenten gearbeitet hast.
Technische Fähigkeiten betonen: Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Python, SQL, Pandas, Scikit-learn und Deep Learning Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow klar darstellst. Zeige, wie du diese Technologien in früheren Projekten angewendet hast.
Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Leidenschaft für Datenwissenschaft und Medizin zum Ausdruck bringst. Erkläre, warum du in einem forschungsintensiven Umfeld arbeiten möchtest und wie du zur Verbesserung der medizinischen Dienstleistungen beitragen kannst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Top Remote Talent vorbereitest
✨Verstehe die Branche
Informiere dich über die aktuellen Trends und Herausforderungen im Gesundheitswesen sowie über die Rolle von Datenwissenschaft in diesem Bereich. Zeige, dass du die Bedeutung deiner Arbeit für die Verbesserung der medizinischen Dienstleistungen verstehst.
✨Bereite technische Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu präsentieren, die deine Fähigkeiten in den Bereichen maschinelles Lernen, Datenanalyse und Programmierung demonstrieren. Dies könnte Projekte umfassen, bei denen du komplexe Probleme gelöst hast oder innovative Lösungen entwickelt wurden.
✨Teamführung betonen
Da du ein Team von Datenwissenschaftlern leiten wirst, ist es wichtig, deine Erfahrungen in der Teamführung und Mentoring hervorzuheben. Bereite Beispiele vor, wie du andere unterstützt und motiviert hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
✨Fragen zur Unternehmenskultur stellen
Zeige dein Interesse an der Unternehmenskultur, indem du Fragen stellst, die auf die Werte des Unternehmens eingehen. Frage nach der Zusammenarbeit im Team, der Innovationskultur und wie das Unternehmen seine Mitarbeiter unterstützt, um ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln.
