Bitte richten Sie Ihre Bewerbung an Frau Alina Nagl. Diese Stelle ist für unser „Mitarbeiter-werben-Mitarbeiter" Empfehlungsprogramm freigegeben.
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Bitte richte deine Bewerbung an Frau Alexandra Geisler. Diese Stelle ist für unser „Mitarbeiter-werben-Mitarbeiter" Empfehlungsprogramm freigegeben.
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Bitte richten Sie Ihre Frau Alexandra Geisler. Diese Stelle ist für unser „Mitarbeiter-werben-Mitarbeiter“-Empfehlungsprogramm freigegeben.
Bitte richten Sie Ihre Bewerbung an Frau Julia Radtke. Diese Stelle ist für unser „Mitarbeiter-werben-Mitarbeiter“-Empfehlungsprogramm freigegeben.
Bitte richten Sie Ihre Bewerbung an Frau Julia Radtke. Diese Stelle ist für unser „Mitarbeiter-werben-Mitarbeiter“-Empfehlungsprogramm freigegeben.
Bitte richten Sie ihre Bewerbung an Frau Alexandra Geisler. Diese Stelle ist für unser „Mitarbeiter-werben-Mitarbeiter" Empfehlungsprogramm freigegeben.
Als Fortune-500® -Unternehmen mit einem Jahresumsatz von 20,9 Milliarden US-Dollar und Niederlassungen in mehr als 80 Ländern weltweit bieten unsere rund 103.000 Mitarbeiter die Leistungsfähigkeit einer globalen Plattform in Kombination mit lokaler Expertise. Angetrieben von unserem Ziel, die Zukunft von Immobilien für eine bessere Welt zu gestalten, helfen wir unseren Kunden, Mitarbeitern und der Gesellschaft – getreu unserem Leitspruch „SEE A BRIGHTER WAY“.
Facilities Assistant (m/w/d) Corporate Account – Real Estate Management Services Deine Mission Du bist das Gesicht unseres Kunden Marsh McLennan und sorgst dafür, dass sich Mitarbeiter, Kunden und Besucher vom ersten Moment an willkommen fühlen. Als Facilities Assistant kombinierst Du professionellen Empfang mit administrativer Unterstützung und hilfst dabei, ein reibungslos funktionierendes Arbeitsumfeld zu schaffen.
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Die Position verbindet technische Umsetzung mit geschäftlicher Ausrichtung und stellt sicher, dass Lösungen an sich verändernde kommerzielle Anforderungen angepasst werden können, während gleichzeitig architektonische Konsistenz und Standardisierung gewährleistet bleiben. Aufgabenbereiche Mitarbeit in Projekten des europäischen Data Science & Advanced Analytics Teams.Konzeption, Design, Entwicklung und Umsetzung komplexer innovativer KI-/Machine‑Learning‑Lösungen sowie Durchführung und Implementierung von Konzeptstudien unter Einsatz fortgeschrittener statistischer Methoden.Entwicklung von Deep‑Learning‑Modellen zur Extraktion strukturierter medizinischer Konzepte aus unstrukturierten Daten.Produktionsreife Implementierung von Machine‑Learning‑Algorithmen auf Big‑Data‑Plattformen.Anwendung moderner Data‑Mining‑ und Machine‑Learning‑Techniken im Zusammenhang mit Healthcare‑Big‑Data zur Identifikation komplexer Zusammenhänge und zur Verknüpfung heterogener Datenquellen.Fortgeschrittener Einsatz von Large Language Models für Zusammenfassungen, Chatbots, Entitätsextraktion usw.Entwicklung grundlegender Deep‑Learning‑Modelle für Assets und Patienten.Aufbau und Training neuer produktionsreifer Algorithmen, die aus komplexen, hochdimensionalen Daten lernen und Muster erkennen, aus denen ML‑Modelle und Anwendungen entwickelt werden können.