Warum wir? Wir sind ein offenes und ambitioniertes Team von über 600 Mitarbeitern, das Kundenorientierung wirklich lebt und gleichzeitig Spaß hat. Bei uns herrscht auch nach über 10 Jahren eine Startup-Atmosphäre, die neben dem legendären Obstkorb auch vielseitige Perks wie eine steuerfreie Shoppingkarte, Dienstrad-Leasing und Gesundheitskurse (z.B.
Warum wir? Wir sind ein offenes und ambitioniertes Team von über 600 Mitarbeitern, das Kundenorientierung wirklich lebt und gleichzeitig Spaß hat. Bei uns herrscht auch nach über 10 Jahren eine Startup-Atmosphäre, die neben dem legendären Obstkorb auch vielseitige Perks wie eine steuerfreie Shoppingkarte, Dienstrad-Leasing und Gesundheitskurse (z.B.
Warum wir? Wir sind ein offenes und ambitioniertes Team von über 600 Mitarbeitern, das Kundenorientierung wirklich lebt und gleichzeitig Spaß hat. Bei uns herrscht auch nach über 10 Jahren eine Startup-Atmosphäre, die neben dem legendären Obstkorb auch vielseitige Perks wie eine steuerfreie Shoppingkarte, Dienstrad-Leasing und Gesundheitskurse (z.B.
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.