Aufgaben
- entwickelst und implementierst Machine-Learning- und KI-Modelle zur Analyse biologischer, klinischer oder technischer Daten
- baust Data Pipelines (ETL, Integration, Transformation) auf und pflegst sie, um konsistente Datenstrukturen sicherzustellen
- nutzst moderne Big-Data-Technologien (z. B. Spark, Databricks, Snowflake, AWS, Azure) zur Automatisierung von Prozessen
- arbeitest eng mit interdisziplinären Teams aus R&D, IT, Regulatory und Qualitätssicherung zusammen
- unterstützt bei der Validierung, Dokumentation und Compliance im GxP-Umfeld
- führst explorative Datenanalysen durch, um Muster, Trends und Optimierungspotenziale zu identifizieren
- präsentierst Ergebnisse und leitest daraus datengetriebene Handlungsempfehlungen ab
Anforderungen
- abgeschlossenes Studium in Data Science, Informatik, Bioinformatik, Mathematik, Physik, Chemie oder Ingenieurwissenschaften
- Erfahrung in der Entwicklung von ML-Modellen, Data-Pipelines und analytischen Anwendungen
- Kenntnisse in Python, R, SQL, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn oder vergleichbaren Tools
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und Data-Engineering-Werkzeugen (z. B. Spark, Airflow, Docker)
- mindestens drei Jahre Berufserfahrung in einem regulierten Umfeld (Pharma, Biotech oder MedTech)
- Deutsch und Englisch verhandlungssicher in Wort und Schrift
Benefits
- unbefristeten Arbeitsvertrag
- Corporate Benefits
- Teamevents
- flexible Arbeitszeiten und mobiles Arbeiten möglich
- mit EGYM Wellpass
- immer on tour mit Dienstradleasing
- mit uns bist du vergünstigt unterwegs
- Wissensaustausch, Weiterentwicklung und Vernetzung mit Kollegen
Arbeitsmodell
Hybrid
Weitere Informationen
- Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt
