Auf einen Blick
- Aufgaben: Verarbeite und analysiere Patientendaten für innovative Gesundheitslösungen.
- Unternehmen: Aufstrebendes Healthcare/Biotech-Unternehmen mit Fokus auf Altersforschung.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, Gesundheits-Perks und flexible Arbeitszeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Startup-Umfeld mit tollen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Präventivmedizin und lerne von Experten.
- Qualifikationen: Masterstudent:in in Informatik oder verwandten Bereichen mit Python-Kenntnissen.
Job Description
EinleitungMit YEARS revolutionieren wir das Gesundheitssystem, indem wir den Schwerpunkt von reaktiver Behandlung auf proaktive Prävention verlagern. Über unser eigenes High End Health Center bieten wir Ganzkörperscreenings an, die von Ultraschall aller Organe, über hunderte Blutmarker bis zu Genetik und neurokognitiven Testungen reichen. Gleichzeitig errichten wir durch die standardisierte Daten- und Bioprobensammlung die Basis für unsere ambitionierten Vorhaben im Bereich der Altersforschung.Du hast nun die Chance, unser Team aus erfahrenen Ärzten und Wissenschaftlern zu einem spannenden Zeitpunkt, kurz nach Eröffnung unseres ersten Health-Centers am Berliner Ku'damm, zu ergänzen und gemeinsam die Zukunft von YEARS maßgeblich zu gestaltenDeine AufgabenVerarbeitung und Analyse von Patientendaten (z.
B. Vitaldaten, Labordaten, Multi-Omics, Medizingeräte)Aufbau eines Cloud-basierten Data Lakes inkl. Datenintegration, -strukturierung und Sicherstellung der Datenqualität für R&D-Projekte im Bereich der pharmazeutischen ForschungOptimierung von Klinik- und Forschungsprozessen durch die Integration von KI-gestützten AnsätzenDokumentation von Prozessen und WorkflowsDein ProfilEingeschriebene:r Masterstudent:in in Informatik, Data Science, Bioinformatik, Artificial Intelligence oder einem verwandten FachgebietSehr gute Python-Kenntnisse sowie Grundkenntnisse in Cloud-Technologien (AWS, Azure oder GCP)Starkes Interesse an Präventivmedizin und dem Thema LongevityStrukturierte und zuverlässige ArbeitsweiseHohe technische Affinität und Freude daran, komplexe Probleme pragmatisch zu lösenHands-on-Mentalität, Eigenverantwortung und Lust, in einem dynamischen Startup-Umfeld zu arbeitenFließende Deutsch- und EnglischkenntnisseWarum wir?Purpose-Driven: Arbeite an einer Vision, die Menschen ein längeres, gesünderes und aktiveres Leben ermöglichtModern Workplace: Top-ausgestattete Arbeitsumgebung im Herzen Berlins mit Blick über die Stadt.
Alternativ Co-Working in Hamburg möglich.Wissensvorsprung: Du interessiert dich für Andrew Huberman, Bryan Johnson und Co? Bei uns hast du die Chance alles über die aktuellsten Erkenntnisse der Alterungsforschung und Präventivmedizin zu lernen.Gesundheits-Perks: Jährlicher Ganzkörper-Gesundheitscheck im eigenen Health CenterFlexibilität: Remote-Work-Optionen und flexible ArbeitszeitenTeam Spirit: Regelmäßige Events und eine Kultur des offenen AustauschsWeitere Benefits: Attraktive Vergütung, Urban Sports Club MitgliedschaftAnsprechpartnerknowledge-Über unsYEARS – Als aufstrebendes Healthcare/Biotech-Unternehmen im Bereich der Altersforschung ist es unser Ziel, den Standard im dynamischen Umfeld der präventiven Medizin zu setzen. Unser Team, bestehend aus erfahrenen Wissenschaftlern und Praktikern, ist das Herzstück unserer Mission: Die nahtlose Verbindung zwischen Forschung und patientenorientierten Lösungen.Unser Ansatz?
Entschlossen von der traditionellen reaktiven Medizin hin zu einer proaktiven, evidenzbasierten Gesundheitsvorsorge. Durch den Einsatz modernster Technologien erhalten wir tiefgehende Einblicke in die menschliche Physiologie und kreieren maßgeschneiderte Gesundheitsstrategien für jeden Einzelnen.
Werkstudent (m/w/x) Data Science Arbeitgeber: YEARS
YEARS ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an einer bedeutenden Vision zu arbeiten, die das Leben der Menschen verlängert und verbessert. Mit einem modernen Arbeitsplatz am Berliner Ku’damm, attraktiven Gesundheits-Perks und einem starken Teamgeist fördert das Unternehmen eine offene Feedbackkultur und individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten, um das persönliche Wachstum jedes Mitarbeiters zu unterstützen. Hier erwartet dich nicht nur eine herausfordernde Rolle als Praxis Manager, sondern auch die Chance, in einem innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich der Präventionsmedizin verschrieben hat.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Werkstudent (m/w/x) Data Science erhalten könntest
✨Nutze deine Hochschule als Sprungbrett
Lass uns nicht vergessen, dass unsere Unis oft eine Goldgrube für Werkstudentenjobs im Data Science-Bereich sind. Sprich mit deinen Professoren oder besuche Karrieremessen; viele Firmen suchen direkt auf dem Campus nach Nachwuchs-Data-Scientisten!
✨Engagiere dich in Data Science-Communities
Melde dich in Online-Communities und lokalen Meetup-Gruppen an, die sich mit Data Science beschäftigen. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und solltest die Chance nutzen, an Hackathons oder Workshops teilzunehmen, um deine Fähigkeiten zu zeigen!
✨Präsentiere deine Projekte
Zeig, was du drauf hast! Erstelle ein Portfolio auf Plattformen wie GitHub oder Kaggle und teile deine Projekte. Das kann ein super Weg sein, um bei YEARS aufzufallen, wenn du dich bewirbst!
✨Bewirb dich direkt auf unseren Jobseiten
Wir bei StudySmarter haben ständig spannende Werkstudentenstellen ausgeschrieben. Schau direkt auf unserer Website vorbei und bewirb dich! Je schneller du handelst, desto besser stehen deine Chancen, den Job zu landen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Werkstudent (m/w/x) Data Science mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig deine Projekte!:In deinem Lebenslauf solltest du auf jeden Fall deine bisherigen Projekte im Bereich Data Science hervorheben. Wenn du an coolen Datensätzen gearbeitet hast oder Machine Learning Modelle erstellt hast, pack das rein! Es zeigt uns, dass du praktische Erfahrungen hast und weckt unser Interesse an deinen Skills.
Erwähne relevante Tools und Sprachen:Data Science bedeutet oft, mit spezifischen Tools und Programmiersprachen zu arbeiten. Stell sicher, dass du alles, was du kannst, wie Python, R oder SQL, in deinem Lebenslauf angibst. Das gibt uns einen klaren Überblick über dein technisches Know-how und hilft uns zu sehen, wie du ins Team passt.
Dein Anschreiben ist entscheidend:Nutze dein Anschreiben, um uns zu zeigen, warum du hungrig auf learnings im Data-Science-Bereich bist. Erzähl uns, was dich motiviert und wieso du bei YEARS als Werkstudent arbeiten möchtest! Das gibt deinem Profil eine persönliche Note, die uns anspricht.
Verlinke deinen GitHub oder Portfolio:Falls du einen GitHub-Account oder ein Portfolio mit deinen Data-Science-Arbeiten hast, unbedingt verlinken! Das macht es uns leichter, deine praktischen Fähigkeiten nachzuvollziehen und zeigt uns, dass du engagiert und aktiv in der Community bist. Zeig, was du kannst!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei YEARS vorbereitet
✨Zeig deine Datenliebe!
Für ein Werkstudentenprogramm im Bereich Data Science solltest du unbedingt ein Projekt in deinem Portfolio haben, das deine Fähigkeiten zeigt. Zeig, wie du Daten analysiert, visualisiert und interpretiert hast – egal, ob es sich um ein Uni-Projekt oder ein persönliches Interesse handelt. Das begeistert die Interviewer und zeigt, dass du praktisch mit Daten arbeiten kannst.
✨Mach dich mit Tools vertraut
In der Data Science nutzen wir viele verschiedene Tools wie Python, R oder SQL. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu diesen Tools zu beantworten oder sogar kurze Coding-Tests während des Interviews zu machen. Wenn du eine persönliche Vorliebe für ein Tool hast, teile das mit und erzähl, was du damit gemacht hast!
✨Erzähle von deinem Lernwillen
Als Werkstudent geht es oft auch darum, wie motiviert du bist, zu lernen und deine Fähigkeiten weiterzuentwickeln. Sei bereit, über die aktuellen Trends in der Data Science zu sprechen und zeige Interesse an zusätzlichen Kursen oder Zertifikaten, die du gerne machen möchtest. Das zeigt Engagement!
✨Frag nach Projekten!
Nutze die Gelegenheit, um während des Interviews nach den Projekten zu fragen, an denen du arbeiten würdest. Fragen wie 'An welchen Arten von Datenanalysen arbeiten die Teammitglieder aktuell?' zeigen dein Interesse und helfen dir, die Herausforderungen des Unternehmens besser zu verstehen. Das macht einen guten Eindruck!
