Latent
11 - 50 Mitarbeiter
Gegründet 2018
🏥 Gesundheitswesen
☁️ SaaS
🤝 B2B
Healthcare • SaaS • B2B
Latent ist eine auf das Gesundheitswesen fokussierte Softwareentwicklungsagentur, die sichere und konforme digitale Produkte für Gesundheitsorganisationen erstellt. Sie liefern maßgeschneiderte Gesundheitssoftware über den gesamten Lebenszyklus hinweg – von MVPs bis zur Wartung nach dem Start – und legen dabei besonderen Wert auf die Einhaltung von Vorschriften (HIPAA, DSGVO, HL7/FHIR, ABHA), Integrationen mit EHRs, CRMs, Zahlungsgateways und Wearable-APIs sowie benutzerzentriertes Design. Zu den angebotenen Dienstleistungen gehören Telemedizin-Apps, Software für klinische Forschung, Wellness-Apps, Plattformen für Diagnoselabore, EMR/EHR-Systeme und Software für medizinische Geräte. Betont werden schnelle Lieferung (MVPs in 1-2 Wochen), globale Verfügbarkeit in über 14 Ländern und flexible Engagement-Modelle (stunden- oder umfangbasierte Preise). Latent ist Teil des Alpha OBS LLP Projektes.
Data Scientist (DE)
Stelle nicht auf LinkedIn
🔥 vor 3 Stunden
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
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11 - 50 Mitarbeiter
Gegründet 2018
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Latent ist eine auf das Gesundheitswesen fokussierte Softwareentwicklungsagentur, die sichere und konforme digitale Produkte für Gesundheitsorganisationen erstellt. Sie liefern maßgeschneiderte Gesundheitssoftware über den gesamten Lebenszyklus hinweg – von MVPs bis zur Wartung nach dem Start – und legen dabei besonderen Wert auf die Einhaltung von Vorschriften (HIPAA, DSGVO, HL7/FHIR, ABHA), Integrationen mit EHRs, CRMs, Zahlungsgateways und Wearable-APIs sowie benutzerzentriertes Design. Zu den angebotenen Dienstleistungen gehören Telemedizin-Apps, Software für klinische Forschung, Wellness-Apps, Plattformen für Diagnoselabore, EMR/EHR-Systeme und Software für medizinische Geräte. Betont werden schnelle Lieferung (MVPs in 1-2 Wochen), globale Verfügbarkeit in über 14 Ländern und flexible Engagement-Modelle (stunden- oder umfangbasierte Preise). Latent ist Teil des Alpha OBS LLP Projektes.
Beschreibung
• Leiten Sie die End-to-End-Entwicklung von Machine-Learning- und statistischen Modellen, von der Problemformulierung und dem Feature-Engineering bis zur Evaluierung, Iteration und Übergabe in die Produktion. • Analysieren Sie komplexe Datensätze tiefgehend, um Erkenntnisse zu gewinnen, und arbeiten Sie eng mit Ingenieuren zusammen, um die Data Pipelines zu definieren und zu validieren, die die Modellentwicklung speisen. • Entwerfen und pflegen Sie robuste Evaluierungsrahmen für Modelle und liefern Sie datengetriebene Erkenntnisse, die Modellierungsentscheidungen, Anbieterauswahl und architektonische Abwägungen informieren. • Formulieren Sie Hypothesen, entwerfen, implementieren und messen Sie Experimente, um optimale Modellierungsansätze zu identifizieren und umsetzbare Optimierungsschritte abzuleiten. • Treten Sie als Data-Science-Lead in Projekten auf, arbeiten Sie direkt mit den F&E- und Analytics-Teams der Kunden zusammen, übersetzen deren geschäftliche Fragestellungen in klar definierte Modellierungsprobleme und erzielen durch Ihre Expertise messbare Ergebnisse. • Übernehmen Sie umfassende Verantwortung für Ihre Analysen und Modelle, deren Qualität und fristgerechte Lieferung. • Verantworten Sie Design, Planung und Durchführung der Data-Science-Arbeitsströme.
🎯 Anforderungen
• Masterabschluss in Statistik, Data Science, Informatik, Mathematik oder vergleichbare praktische Erfahrung • Solide Grundlagen in statistischer Modellierung, Machine Learning und Modellbewertungsmethoden • Erfahrung im Entwerfen und Durchführen strukturierter Experimente, einschließlich A/B-Testing und Methoden der kausalen Inferenz • Praktische Erfahrung mit supervised und unsupervised Learning über verschiedene Problemtypen (classification, regression, clustering, time-series etc.) • Erfahrung im Umgang mit LLMs und GenAI-Techniken als Werkzeuge im Data-Science-Workflow • Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Englischkenntnisse; in der Lage, komplexe analytische Ergebnisse für technische und nicht-technische Zielgruppen in klare, umsetzbare Aussagen zu übersetzen • Starke Programmierkenntnisse in Python, einschließlich des Data-Science-Stacks (pandas, scikit-learn etc.) • Sicherer Umgang mit großen Datensätzen und deren Abfrage mittels SQL oder ähnlicher Tools • Ausgeprägte analytische und problemlösende Fähigkeiten mit gesundem Skeptizismus gegenüber Ergebnissen • Fähigkeit, in einem dynamischen, schnelllebigen Umfeld zu arbeiten • Nachgewiesene Fähigkeit, selbstständig zu arbeiten, Verantwortung für Ergebnisse proaktiv zu übernehmen und als Teil eines kleinen, eingespielten Teams effektiv beizutragen.
🏖️ Vorteile
• Flexible Arbeitszeiten und -modelle • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung
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