28 Health Data Science Jobs

Produkt-Roadmap für MCX-Portfolio definieren und ausführen. Mehrjährige Erfahrung im Produktmanagement oder System Engineering in mission-critical communications ist erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice-Option sind ein Vorteil.

Entwicklung und Betrieb von RAG-Anwendungen, Copilots und LLM-basierten Lösungen auf Databricks. Fundierte Python- und Software-Engineering-Kenntnisse für LLM-Anwendungen von Prototyp bis Produktion. Flexible Arbeitszeiten und Home-Office.

Datenpipelines, Ingestionsprozesse und Transformationsworkflows designen, bauen und warten. Starke Kenntnisse in SQL, Python/Pandas, Spark und Azure Data Factory sind erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten werden geboten.

Definition und Implementierung von gruppenweiten Standards für Data Cataloguing, Metadatenmanagement und Data Governance. Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Governance oder Data Management. Flexible Arbeitszeiten und Home-Office.

Durchführung von Datenanalysen zur Beantwortung komplexer Geschäftsfragen. Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Datenanalyse, Python und SQL. Unterstützung der datengesteuerten Entscheidungsfindung durch klare Analysen und Empfehlungen.

Führen und entwickeln Sie ein Data Engineering Team. Entwerfen und betreiben Sie skalierbare Databricks Pipelines mit Python. Mindestens 5 Jahre Erfahrung im Data Engineering mit Führungserfahrung. Bietet Flexi Time und Home-Office.

Erstellung und Betrieb von Databricks Pipelines mit Python, Lakeflow und Azure Data Factory. Erfahrung mit Databricks (Python, Spark SQL, Lakehouse) ist erforderlich. Bietet Flexi-Time und Home-Office.

Entwurf von GenAI-Lösungsarchitekturen und Implementierungsplänen. 7+ Jahre Erfahrung in KI/ML/GenAI-Anwendungen auf Public Cloud-Plattformen. Hands-on Erfahrung mit LLMs, GenAI-Mustern, Python.

Unterstützung von Forschungslaboren in den Biowissenschaften, Beschaffung und Betrieb von Laborgeräten, insbesondere Histologie- und Zellkultur-Equipment. Erforderlich: Masterabschluss in Biologie/Biochemie/Biotechnologie mit praktischer Erfahrung. Vorteil: Weiterbildungsmöglichkeiten.

Identifizierung und Strukturierung von KI-Anwendungsfällen in der Fertigung. Leitung von KI-Pilotprojekten. 7-12 Jahre Erfahrung in der Fertigung oder Prozessindustrie. Förderung der KI-Adaption und messbare Verbesserungen der operativen Effizienz.