Data Scientist (Machine Learning & KI)

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Cyntegrity

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2014

🤖 Künstliche Intelligenz

⚕️ Krankenversicherung

💊 Pharmazie

Artificial Intelligence • Healthcare Insurance • Pharmaceuticals

Cyntegrity ist ein Unternehmen, das KI-unterstützte, risikobasierte Qualitätsmanagementlösungen (RBQM) für klinische Studien anbietet. Ihre integrierten Lösungen verbessern die betriebliche Effizienz durch einen umfassenden Risikomanagementansatz und helfen dabei, klinische Abläufe zu optimieren, während sie die Einhaltung von Vorschriften sicherstellen und Kosten senken. Mit einem Fokus auf Datenqualität und Patientensicherheit bietet das MyRBQM-Portal von Cyntegrity prädiktive Analysen, Unterstützung für dezentralisierte klinische Studien und Bildungsressourcen, um eine Quality-by-Design-Kultur zu fördern. Ihre Tools und Methoden sind darauf ausgelegt, aktuellen regulatorischen Richtlinien gerecht zu werden und werden von vielen globalen Organisationen im biopharmazeutischen Sektor vertraut.

Beschreibung

• Entwerfen, entwickeln und validieren von statistischen, Machine-Learning- und KI-Modellen • Erstellen und bewerten von Proofs of Concept (PoCs) für neue analytische Lösungen • Analysieren komplexer Daten aus klinischen Studien, um Muster, Risiken und Erkenntnisse zu identifizieren • Zusammenarbeit mit Produkt-, Engineering-, Clinical-Monitoring- und kundennahen Teams, um geschäftliche Herausforderungen in analytische Lösungen zu überführen • Entwicklung produktionsreifer analytischer Komponenten zusammen mit Softwareingenieurinnen und -ingenieuren • Aufbereitung und Präsentation von Ergebnissen durch aussagekräftige Visualisierungen und Kommunikation gegenüber technischen und nicht-technischen Stakeholdern • Fortlaufende Erkundung neuer Technologien und Einbringen innovativer Ideen in unsere Produkte

🎯 Anforderungen

• Bachelorabschluss in Data Science, Statistik, Mathematik, Informatik, Ingenieurwesen, Physik oder einem anderen quantitativen Fach • Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung mit Python und/oder R für statistische Analysen und Machine Learning • Praktische Erfahrung im Aufbau, der Validierung und Verbesserung prädiktiver Modelle • Erfahrung im Entwurf und der Durchführung analytischer oder Machine-Learning-Proofs of Concept • Erfahrung mit klinischer Forschung oder Gesundheitsdaten ist von Vorteil • Fundierte Kenntnisse in Statistik, Hypothesentests, Regression, Feature Engineering und Modellvalidierung • Praktische Erfahrung mit Machine-Learning- und KI-Techniken • Fähigkeit, komplexe Ideen klar an unterschiedliche Zielgruppen zu vermitteln • Vertrautheit mit Best Practices der Softwareentwicklung, Versionskontrolle, Testing und reproduzierbaren analytischen Workflows • Verständnis von GCP, Prozessen klinischer Studien oder risikobasiertem Qualitätsmanagement ist ein Plus • Wünschenswert: Erfahrung mit cloudbasierten Analyseumgebungen (Azure, AWS, Databricks, Snowflake) • Wünschenswert: Erfahrung mit modernen ML-Frameworks wie scikit-learn, XGBoost, TensorFlow oder PyTorch

🏖️ Vorteile

• Vollständig remote mit flexiblen Arbeitszeiten • Ein internationales, kooperatives und unterstützendes Team • Hoher Grad an Eigenverantwortung und Ownership • Professionelle Weiterentwicklung und kontinuierliche Lernmöglichkeiten • Ein sinnstiftendes Arbeitsumfeld, in dem Ihre Arbeit echte Wirkung zeigt