Data Scientist – Decision Science, Modelling

🕒 vor 29 Tagen

🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

📊 Data Scientist

👻 Geisterscore 29%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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M3 USA

WebsiteLinkedInAlle Stellen

201 - 500 Mitarbeiter

Gegründet 2000

🏥 Gesundheitswesen

💼 Beratung

⚕️ Krankenversicherung

Healthcare • Consulting • Healthcare Insurance

M3 USA ist ein Unternehmen, das auf die Bereitstellung von Marktforschung, Recruiting und Promotionslösungen für die Gesundheitsbranche spezialisiert ist. Der Fokus liegt darauf, Gesundheitsfachkräfte – insbesondere Ärztinnen und Ärzte – mit Tools und Ressourcen zu verbinden, die die medizinische Praxis verbessern. Durch eine Vielzahl von Services, darunter qualitative und quantitative Marktforschung, Multichannel-Promotion, Healthcare-Recruiting und klinische Studien, unterstützt M3 USA die Life-Sciences-Industrie, indem Gesundheitsprofis informiert bleiben und optimale Versorgung bieten können. Als Tochtergesellschaft von M3 Inc. arbeitet M3 USA mit führenden Pharmaunternehmen zusammen und bietet umfangreiche Research-Fähigkeiten in Europa und den USA. Das Unternehmen ist bekannt für datengetriebene Insights und den Aufbau von Netzwerken innerhalb der Healthcare-Community.

Beschreibung

• Design, develop and maintain statistical, probabilistic and simulation-based models. • Translate complex business questions into tractable modelling problems. • Select appropriate modelling approaches based on the characteristics of the problem rather than methodological preference. • Develop prototypes and working solutions iteratively, refining approaches as new information becomes available. • Build analytical assets that can be reused as products, decision-support tools or operational capabilities. • Design and analyse experiments to evaluate interventions, operational changes and model effectiveness. • Work effectively with incomplete, imperfect and evolving datasets. • Develop approaches for estimating missing information and combining evidence from multiple sources. • Quantify uncertainty and communicate appropriate confidence in model outputs. • Test assumptions and identify limitations within modelling approaches. • Develop frameworks that improve operational and commercial decision-making. • Evaluate alternative actions, trade-offs and potential outcomes. • Support automation of appropriate decision processes through analytical models. • Design experiments and simulations that inform strategic and operational choices. • Validate models using appropriate testing, back-testing and comparison techniques. • Assess sensitivity to assumptions and changing conditions. • Monitor model performance over time and identify concept drift or degradation. • Maintain high standards of analytical rigour and reproducibility. • Partner closely with Business Analysts, Engineering, Product and operational teams. • Explain modelling approaches, assumptions and results clearly to non-technical audiences. • Document methodologies, limitations and recommendations in a practical and accessible way. • Contribute to a culture of experimentation and evidence-based decision-making. • Design models and analytical approaches with operational deployment in mind. • Work closely with Engineering teams to translate models into scalable production solutions.

🎯 Anforderungen

• Strong grounding in applied statistics, modelling, data science, operational research, economics, mathematics or a related quantitative discipline. • Experience building models that support real-world decisions, products or operational processes. • Experience working with uncertainty, incomplete information and imperfect datasets. • Ability to move from loosely defined problems to practical analytical solutions. • Strong problem decomposition and structured thinking skills. • Ability to communicate technical concepts clearly to non-technical stakeholders. • Strong coding skills in Python or R. • Experience developing analytical solutions in code rather than primarily through spreadsheet-based analysis. • Experience taking analytical models from prototype through to operational deployment.

🏖️ Vorteile

• 25 days annual leave • Participation in a company bonus scheme linked to personal and company performance • Group Life Cover 4x salary • Pension 4%/4% employee/employer contributions • Vitality after probation • Staff discount scheme • Discounted gym membership