Arzt-Stellenmarkt für Data Science Künstliche

Das Team ist verantwortlich für die Entwicklung statistischer Verfahren und Methoden, die in Qualitätssicherungsprozessen, Datenimputationen, Datenprojektionen, Forecasting und vielen weiteren Bereichen für Healthcare‑Paneldaten eingesetzt werden, darunter Apothekenumsätze, E‑Commerce‑Daten, Krankenhausverbrauch, verschreibende Ärzte sowie longitudinale anonymisierte Patientendaten. Der Einstieg in das Data Science & Advanced Analytics Team bietet die Möglichkeit, mit großen und komplexen Daten und Methoden in einem dynamischen, sich ständig verändernden Umfeld zu arbeiten und internationale Kunden zu unterstützen.

Des Weiteren überzeugst du dadurch, dass du ein Händchen dafür hast, enge Kooperationsbeziehungen zu externen Expert/innen, Ärzt/innen und anderen Entscheidungsträgern im Gesundheitswesen aufzubauen und zu pflegen? Du besitzt die Fähigkeit, dich umfassend in neue Themenbereiche und Umgebungen einzuarbeiten und zeichnest dich durch hervorragende Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten aus?

Du führst Präsentationen und wissenschaftliche Diskussionen auf Konferenzen/Meetings/etc durch. Auch Schulungen für Ärzt/innen und medizinisches Fachpersonal gehören dazu. Du stellst medizinische und wissenschaftliche Informationen zu den Produkten, Therapiebereichen und Forschungsdaten bereit.

Es werden Lösungen zur Automatisierung medizinischer Verfahren in allen Geschäftsbereichen entwickelt. Ziel ist es die Augen, Hände und Entscheidungen der Ärzte mit Sensoren, Robotik und künstlicher Intelligenz zu verbessern. Dies ermöglicht den Austausch kollektiver klinischer Erfahrungen für eine bessere individuelle Betreuung.

Es werden Lösungen zur Automatisierung medizinischer Verfahren in allen Geschäftsbereichen entwickelt. Ziel ist es die Augen, Hände und Entscheidungen der Ärzte mit Sensoren, Robotik und künstlicher Intelligenz zu verbessern. Dies ermöglicht den Austausch kollektiver klinischer Erfahrungen für eine bessere individuelle Betreuung.

Doch bei uns gibt es dafür alles, was es braucht, um alles zu geben.Abgeschlossenes Medizinstudium mit Approbation als Arzt/Ärztin (m/w/d) Vorhandene praktische Erfahrung als Arzt/Ärztin (m/w/d) im stationären Bereich Gutes Verständnis klinischer Prozesse und IT-gestützter Abläufe Vertrautheit mit klinischen Informationssystemen (z.