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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Machine-Learning-Modelle und analysiere große Datenmengen zur Optimierung von Geschäftsprozessen.
- Arbeitgeber: Medical IT Solutions AG ist ein führendes Unternehmen in der Gesundheitsinformatik in der Schweiz.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, gezielte Unterstützung zur Weiterentwicklung und ein kollegiales Arbeitsklima.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitsinformatik und arbeite an innovativen IT-Lösungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Informatik oder Data Science und fundierte Kenntnisse in Python erforderlich.
- Andere Informationen: Erfahrung mit Cloud-Technologien ist von Vorteil.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Die Medical IT Solutions AG ist ein führendes Schweizer Unternehmen im Bereich der Gesundheitsinformatik mit Sitz in Hünenberg (ZG). Wir entwickeln und implementieren innovative IT-Lösungen, die den Arbeitsalltag in Arztpraxen, Gruppenpraxen und anderen medizinischen Einrichtungen in der Schweiz nachhaltig erleichtern. Unser Ziel ist es, durch massgeschneiderte Softwarelösungen die Effizienz und Qualität in der Gesundheitsversorgung zu steigern. Als Data Scientist tragen Sie mit datenbasierten Analysen massgeblich dazu bei, Prozesse zu optimieren, fundierte Entscheidungen zu ermöglichen und die Versorgungsqualität zu verbessern. Zur Verstärkung des Teams suchen wir per sofort oder nach Vereinbarung: Ihre Aufgaben Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning- und Datenanalysemodellen zur Optimierung von Geschäftsprozessen Konzeption und Entwicklung neuer datenbasierter Produkte und Services Analyse und Interpretation großer Datenmengen zur Identifikation von Trends und Mustern Erstellung von Dashboards und Visualisierungen mit Tools wie Power BI und Apache Superset zur Veranschaulichung von Erkenntnissen Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachabteilungen zur Definition von Datenstrategien und –Anforderungen Optimierung und Automatisierung von Datenprozessen sowie Bereitstellung von Modellen in produktiven Umgebungen Verarbeitung und Modellierung von Daten aus relationalen und NoSQL-Datenbanken wie PostgreSQL und MongoDB Dokumentation der entwickelten Methoden und kontinuierliche Verbesserung bestehender Modelle und Prozesse Ihr Profil Abgeschlossenes Studium in Informatik, Statistik, Data Science, Mathematik oder einem vergleichbaren Fachbereich Fundierte Kenntnisse in Python sowie Erfahrung mit relevanten Bibliotheken wie pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch Erfahrung mit Datenvisualisierungstools wie Power BI und Apache Superset Sicherer Umgang mit Datenbanken, insbesondere PostgreSQL und MongoDB Analytisches Denkvermögen und Fähigkeit zur strukturierten Problemlösung Erfahrung in der Entwicklung datengetriebener Produkte von der Idee bis zur Implementierung Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke, um komplexe analytische Ergebnisse verständlich zu vermitteln Erfahrung mit Cloud-Technologien (z.B. AWS, Azure, GCP) ist von Vorteil Was wir Ihnen bieten Eine verantwortungsvolle und abwechslungsreiche Tätigkeit in einem innovativen Unternehmen Die Möglichkeit, aktiv an der Weiterentwicklung moderner IT-Lösungen im Gesundheitswesen mitzuwirken Ein motiviertes Team mit kollegialem Arbeitsklima Flexible Arbeitszeiten und attraktive Anstellungsbedingungen Gezielte Unterstützung bei der Weiterentwicklung Ihrer Fähigkeiten im Bereich Data Science, Machine Learning und Cloud-Technologien Werden Sie Teil unseres engagierten Teams und gestalten Sie die Zukunft der Gesundheitsinformatik in der Schweiz mit! #J-18808-Ljbffr
Data Scientist (m/w/d) 100% Arbeitgeber: Whatjobs
Kontaktperson:
Whatjobs HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist (m/w/d) 100%
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten, die bereits in der Gesundheitsinformatik oder als Data Scientist arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Setze dich intensiv mit den spezifischen Technologien auseinander, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Power BI und PostgreSQL. Zeige in Gesprächen, dass du praktische Erfahrungen damit hast und bereit bist, diese Kenntnisse einzubringen.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich darauf vor, deine analytischen Fähigkeiten zu demonstrieren. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, wo du datenbasierte Entscheidungen getroffen hast, und sei bereit, diese im Gespräch zu erläutern.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über aktuelle Trends in der Gesundheitsinformatik und wie Data Science dabei eine Rolle spielt. Dies zeigt dein Interesse an der Branche und deine Bereitschaft, aktiv zur Weiterentwicklung beizutragen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist (m/w/d) 100%
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Unternehmensrecherche: Informiere dich über die Medical IT Solutions AG. Besuche ihre Website, um mehr über ihre Produkte, Dienstleistungen und die Unternehmenskultur zu erfahren.
Anpassung des Lebenslaufs: Stelle sicher, dass dein Lebenslauf auf die Anforderungen der Stelle zugeschnitten ist. Betone relevante Erfahrungen in Data Science, Machine Learning und Datenvisualisierung.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Leidenschaft für Gesundheitsinformatik und deine Fähigkeiten im Bereich Datenanalyse darlegst. Zeige auf, wie du zur Optimierung von Geschäftsprozessen beitragen kannst.
Dokumentation der Projekte: Bereite eine Übersicht über relevante Projekte vor, an denen du gearbeitet hast. Füge Beispiele für deine Arbeit mit Python, Datenbanken und Visualisierungstools hinzu, um deine praktischen Fähigkeiten zu demonstrieren.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Whatjobs vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmensziele
Informiere dich über die Mission und Vision der Medical IT Solutions AG. Zeige im Interview, dass du verstehst, wie deine Rolle als Data Scientist zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung beitragen kann.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, in denen du Machine-Learning-Modelle oder Datenanalysen erfolgreich implementiert hast. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und die Ergebnisse zu präsentieren.
✨Kenntnisse in Tools und Technologien
Stelle sicher, dass du mit den geforderten Tools wie Power BI und Apache Superset vertraut bist. Bereite dich darauf vor, Fragen zu deiner Erfahrung mit diesen Tools zu beantworten und eventuell eine kurze Demo zu geben.
✨Teamarbeit und Kommunikation
Da die Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachabteilungen wichtig ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone deine Kommunikationsfähigkeiten und wie du komplexe analytische Ergebnisse verständlich vermitteln kannst.
