Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle robuste Datenpipelines und setze KI zur Optimierung medizinischer Abrechnungsprozesse ein.
- Unternehmen: Dynamisches HealthTech Startup, das den Gesundheitssektor revolutioniert.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, modernes Equipment und Fitnessabo inklusive.
- Weitere Informationen: Junges Team mit viel Verantwortung und exzellenten Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Lösungen und habe direkten Einfluss auf die Gesundheitsversorgung.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Engineering oder Machine Learning, sicher in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Du liebst komplexe Daten, baust robuste Pipelines und willst KI auf echte Probleme loslassen – nicht auf Spielzeug-Datensätze? Dann komm zu the company! Healthcare is broken. Das wollen wir ändern, und dafür suchen wir Dich!
Als Data & AI Engineer baust du das datenseitige Rückgrat von the company. Du entwickelst die Pipelines, die medizinische Abrechnungsdaten aus unterschiedlichsten Praxissystemen verarbeiten, und bringst KI dort zum Einsatz, wo sie echten Mehrwert schafft: bei der Analyse, Automatisierung und Optimierung der Abrechnung. Kurz: Du machst aus rohen Daten die Intelligenz, die unser Produkt einzigartig macht.
the company ist ein dynamisches HealthTech Startup, das Arztpraxen endlich ins 21. Jahrhundert bringt. Wir revolutionieren den Gesundheitssektor mit unserer innovativen Software, die Ärzten hilft, ihre Praxen effizienter zu steuern. In unserem kleinen, aber hochmotivierten Team kannst du viel Verantwortung übernehmen und arbeitest direkt mit unseren erfahrenen Kolleg:innen (ex-McKinsey, ex-BCG) an Themen, die echten Impact haben. Unser Entwicklerteam bringt durchweg 5+ Jahre Erfahrung mit – du arbeitest von Tag eins mit Leuten auf Augenhöhe. Wenn du Lust hast, richtig was zu bewegen, dann bist du bei uns genau richtig!
Aufgaben
- Entwicklung und Betrieb robuster Datenpipelines für die Verarbeitung medizinischer Abrechnungs- und Praxisdaten
- Integration und Aufbereitung unterschiedlichster Datenquellen aus Praxisverwaltungssystemen
- Entwicklung und Einsatz von KI-/ML-Modellen zur Analyse, Automatisierung und Optimierung von Abrechnungsprozessen
- Aufbau sauberer Datenmodelle und Sicherstellung von Datenqualität und -integrität
- Enge Zusammenarbeit mit Produkt und echten Praxen, um datengetriebene Features von der Idee bis zum Live-Deployment zu bringen
- Mitgestaltung unserer Data- und AI-Architektur und technischer Entscheidungen
Qualifikation
- Du hast Erfahrung im Data Engineering und/oder im Bereich Machine Learning / KI – ob frisch durchgestartet oder mit einigen Jahren auf dem Buckel
- Du bist sicher in Python und im Umgang mit SQL und Datenbanken
- Du hast Erfahrung mit dem Aufbau von Datenpipelines (ETL/ELT) und arbeitest strukturiert mit größeren Datenmengen
- Erfahrung mit ML-Frameworks und/oder LLMs ist ein Plus
- Du arbeitest selbstständig, denkst mit und übernimmst gerne Verantwortung
- Lust, dich in eine komplexe Fachdomäne (medizinische Abrechnung) einzuarbeiten
- Du sprichst fließend Deutsch und hast gute Englischkenntnisse
Benefits
- Office direkt am Marienplatz
- Ein junges, dynamisches Team, das eng vor Ort zusammenarbeitet
- Flexible Arbeitszeiten mit Raum für Home-Office
- Moderne Hardware deiner Wahl (z. B. MacBook)
- Direkter Draht zu echten Nutzer:innen und sichtbarer Impact ab Tag eins
- Fitnessabo (Wellpass) und attraktive Corporate Benefits
- Viel Verantwortung und die Chance, unser Produkt von Grund auf mitzugestalten
Du kannst es kaum erwarten? Wir auch nicht!
Data & AI Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: United States Digital Space LLC
Reserved ist ein dynamisches und wachsendes Modeunternehmen, das seinen Mitarbeitenden eine inspirierende Arbeitsumgebung bietet. Mit einer modernen Arbeitswelt, attraktiven Rabatten und umfangreichen Benefits wie Bike Leasing und betrieblicher Altersvorsorge fördern wir nicht nur die Work-Life-Balance, sondern auch die persönliche und berufliche Entwicklung unserer Mitarbeiter. In Mannheim hast du die Möglichkeit, in einem kreativen Team zu arbeiten und deine Leidenschaft für Mode in einem unterstützenden Umfeld auszuleben.
Kontaktdaten:
United States Digital Space LLC Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data & AI Engineer (m/w/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 United States Digital Space LLC 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 Data & AI Engineer (m/w/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 Data & AI Engineer (m/w/d) bei United States Digital Space LLC gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei United States Digital Space LLC 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 United States Digital Space LLC entscheidend sein!
