Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten zur Unterstützung von Gesundheitsnotfällen und entwickle innovative Lösungen.
- Unternehmen: WHO, eine führende Organisation im Bereich der globalen Gesundheit.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, internationale Zusammenarbeit und die Möglichkeit, einen echten Unterschied zu machen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und internationalem Austausch.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der öffentlichen Gesundheit und arbeite an bedeutenden globalen Herausforderungen.
- Qualifikationen: Master-Abschluss in Datenwissenschaft oder verwandten Bereichen und umfangreiche Erfahrung in der Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Die Mission des Gesundheitsnotfallprogramms der WHO (Das Programm) besteht darin, die Kapazitäten der Mitgliedstaaten zur Bewältigung von Gesundheitsnotfällen zu stärken und, wenn die nationalen Kapazitäten überfordert sind, die internationale Gesundheitsreaktion zu leiten und zu koordinieren, um Ausbrüche einzudämmen und effektive Hilfe und Wiederherstellung für betroffene Bevölkerungsgruppen bereitzustellen. Die Abteilung für Gesundheitsnotfallintelligenz und Überwachungssysteme (WSE) ist verantwortlich für den Aufbau eines Systems kollaborativer Intelligenz, das bessere Entscheidungen zur Vermeidung und Bewältigung von Bedrohungen und Risiken für die öffentliche Gesundheit ermöglicht. Ihr Ziel ist es, Länder, regionale und globale Akteure zu befähigen, Bedrohungen und Risiken für die öffentliche Gesundheit durch kollaboratives Problemlösen und Entscheidungsfindung für kurzfristige Maßnahmen und langfristige Politiken zu vermeiden und zu bewältigen, unterstützt durch bessere Daten und Analysen.
Das WHO-Hub für Pandemie- und Epidemieintelligenz ist ein neues Büro der WHO, das in Berlin ansässig ist. Es arbeitet mit Partnern zusammen, um die Generierung von für die öffentliche Gesundheit relevanten Informationen zu ermöglichen, um zeitnahe umsetzbare Erkenntnisse bereitzustellen und die Entscheidungsfindung zur Vorbereitung auf, Vermeidung von und Reaktion auf Bedrohungen der öffentlichen Gesundheit zu verbessern. Es zielt auch darauf ab, Fragmentierung und Ineffizienz zu reduzieren, indem ein Ökosystem geschaffen wird, das die Zusammenarbeit über mehrere Fachdisziplinen, Sektoren und Initiativen hinweg fördert und Entscheidungsträger, Fachleute im Bereich der öffentlichen Gesundheit und die Zivilgesellschaft befähigt, informierte Entscheidungen im Bereich der öffentlichen Gesundheit zu treffen.
Beschreibung der Aufgaben:
- Koordinierung der Prioritäten für Analysen, die für die Pandemie- und Epidemieintelligenz relevant sind, und Engagement mit relevanten Gemeinschaften.
- Bereitstellung von Fachwissen und Anleitung in den Prinzipien und Methoden der Datenwissenschaft, einschließlich, aber nicht beschränkt auf, fortgeschrittene Analysen, räumliche Analysen, föderierte Analysen, graphbasierte Analysen und maschinelles Lernen.
- Koordinierung der Analyse und Pipelines aus verschiedenen verfügbaren Daten und Entwicklung sowie Verbesserung der Ergebnisse zur Kommunikation der Resultate.
- Koordinierung der Entwicklung und Implementierung von modernen Strategien zum Teilen und Verbreiten von Analysen gemäß den identifizierten Prioritäten.
- Überwachung und Anleitung der systematischen Dokumentation von Code und analytischen Ansätzen, um den Informationsaustausch mit internen und externen Partnern sicherzustellen.
- Forschung, Erstellung und Validierung von Algorithmen nach Bedarf für die Epidemie- und Pandemieintelligenz im Rahmen des Mandats des Teams.
- Verbindung und Zusammenarbeit mit Mitarbeitern auf allen Ebenen im Programm, WHO-Hauptquartier, Regional- und Landesbüros sowie Ländern und Partnern, um den Austausch von Daten und Analysen als Schlüsselkomponente zur Förderung und Pflege einer Kultur multidisziplinärer und bereichsübergreifender Ansätze innerhalb des Programms, der WHO und mit wichtigen Partnern zu fördern.
- Durchführung anderer verwandter Aufgaben nach Bedarf, einschließlich Vertretung und Unterstützung anderer, wie erforderlich.
Erforderliche Qualifikationen:
Bildung:
- Erforderlich: Fortgeschrittener Hochschulabschluss (Master-Niveau) in Datenwissenschaft, Epidemiologie, Demografie, Statistik, Gesundheitswissenschaften oder einem verwandten Fachgebiet, das quantitative Methoden umfasst.
- Wünschenswert: PhD in einem der oben genannten Bereiche.
Erfahrung:
- Erforderlich: Mindestens 7 Jahre Erfahrung in fortgeschrittener Datenanalyse, einschließlich Modellierung und maschinellem Lernen, Entwicklung und Anwendung quantitativer Methoden in Infektionskrankheiten. Erfahrung in der Durchführung gemeinsamer Analysen, dem Teilen von Code auf verschiedenen Plattformen und der Dokumentation von Ergebnissen. Erfahrung in der Visualisierung der Ergebnisse. Nachgewiesene internationale Erfahrung.
- Wünschenswert: Erfahrung in der Durchführung von Analysen in einem föderierten Setup. Technische Erfahrung mit graphbasierten Analysen. Erfahrung in der Arbeit mit Daten zur Überwachung von Infektionskrankheiten.
Fähigkeiten:
- Nachgewiesene Fähigkeit zur Durchführung quantitativer Datenanalysen, einschließlich mathematischer Modellierung bei neu auftretenden/erneut auftretenden Krankheiten mit Komponenten des maschinellen Lernens in einem multidisziplinären und bereichsübergreifenden Umfeld.
- Nachgewiesene Fähigkeit zur interaktiven Visualisierung der Ergebnisse weiterer Analysen.
- Exzellente organisatorische und Datenmanagementfähigkeiten, kombiniert mit der Fähigkeit, mehrere Aufgaben gleichzeitig zu erledigen und unter Druck genaue Ergebnisse zu liefern.
- Exzellente zwischenmenschliche Fähigkeiten, ergänzt durch die Fähigkeit, Informationen klar und prägnant zu synthetisieren. Takt, Diplomatie und Höflichkeit.
Sprachkenntnisse:
- Erforderlich: Expertenkenntnisse in Englisch.
- Wünschenswert: Mittlere Kenntnisse in Französisch. Mittlere Kenntnisse in einer anderen WHO-Sprache (Arabisch, Chinesisch, Russisch, Spanisch).
Data Scientist Arbeitgeber: World Health Organization
Die Weltgesundheitsorganisation (WHO) bietet als Arbeitgeber im Bereich der Gesundheitsnotfälle in Berlin eine einzigartige Gelegenheit, an vorderster Front zur Verbesserung der globalen Gesundheit zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Zusammenarbeit und interdisziplinäres Arbeiten fördert die WHO eine inklusive und unterstützende Arbeitskultur, die kontinuierliches Lernen und berufliche Weiterentwicklung ermöglicht. Mitarbeiter profitieren von einem dynamischen Umfeld, das innovative Ansätze zur Bewältigung von Gesundheitskrisen unterstützt und gleichzeitig die Möglichkeit bietet, einen bedeutenden Einfluss auf die öffentliche Gesundheit weltweit auszuüben.
Kontaktdaten:
World Health Organization Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist erhalten könnten
✨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 World Health Organization 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 Scientist 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 Scientist bei World Health Organization gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei World Health Organization 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 World Health Organization entscheidend sein!
