Data Scientist im Gesundheitssektor – Innovation durch Datenanalyse und maschinelles Lernen (m/w/d) (Contract) 12 Monate++

Unser Klient, eine führende Einrichtung im Gesundheitssektor, die für ihre innovativen Ansätze in der digitalen Transformation bekannt ist, sucht einen engagierten Data Scientist als Contractor. Diese Position bietet die einzigartige Gelegenheit, Ihr Fachwissen in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen einzubringen, um die Patientenversorgung und die operationelle Effizienz zu verbessern. Werden Sie Teil eines multidisziplinären Teams, das sich leidenschaftlich dafür einsetzt, durch Technologie einen Unterschied im Leben der Menschen zu machen.

Aufgaben:

• Entwicklung und Implementierung von Algorithmen des maschinellen Lernens zur Analyse großer Datenmengen im Gesundheitswesen.
• Identifizierung, Analyse und Interpretation von Trends oder Mustern in komplexen Datensätzen.
• Enge Zusammenarbeit mit medizinischem Fachpersonal und IT-Abteilungen, um innovative Lösungen zur Verbesserung der Patientenbetreuung zu entwickeln.
• Beitrag zur Optimierung der klinischen Abläufe und Prozesse durch datengestützte Entscheidungsfindung.
• Sicherstellung hoher Datenqualität und kontinuierliche Verbesserung der analytischen Verfahren.

Profil:

• Hochschulabschluss in Data Science, Biostatistik, Informatik oder einem verwandten Bereich.
• Erfahrung in der Datenanalyse, vorzugsweise im Gesundheitssektor.
• Starke Kenntnisse in Statistik, maschinellem Lernen und der Anwendung von Datenanalysetools.
• Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
• Ausgeprägte analytische Fähigkeiten, Problemlösungskompetenz und die Fähigkeit, komplexe Informationen verständlich zu kommunizieren.
• Teamfähigkeit und Erfahrung in der Arbeit in interdisziplinären Teams.

Contractor-Besonderheiten:

• Dies ist eine Contractor-Position mit flexiblen Arbeitsbedingungen, um eine optimale Work-Life-Balance zu unterstützen.
• Attraktive Vergütung, die Ihre Expertise und den Wert, den Sie in unser Team einbringen, widerspiegelt.