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mimi

Data science engineer

Ernst & Young GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft

Berlin · On-site 4d ago

About the role

About

Unser globales Netzwerk aus rund 400.000 Mitarbeitenden weltweit bietet dir alle Möglichkeiten zu wachsen, dich zu entwickeln, dich zu spezialisieren sowie deine Stärken und Interessen beruflich zu verfolgen. Als Teil unseres Teams im Digital Health Excellence Center in Köln, Berlin, Düsseldorf, Frankfurt/Main, Hamburg, München oder Stuttgart wirst du mit uns deutsche Verwaltungen in Bund, Ländern und Kommunen in die digitale Zukunft führen und moderne und sichere Systeme für Millionen von Menschen erschaffen. Im Fokus steht dabei die digitale Transformation des Gesundheitswesens – von interoperablen IT-Lösungen bis hin zu innovativen Digital-Health-Strategien.

Responsibilities

  • Analyse und Interpretation von gesundheitsbezogenen Daten (z. B. elektronische Patientenakten, medizinische Bildgebung, Wearables, klinische Studien), um Muster und Trends zu erkennen und datenbasierte Empfehlungen für die Verbesserung von Patienten- und HCP-Erfahrungen abzuleiten
  • Design, Aufbau und Pflege von Datenbanken, Datenpipelines und Cloud-Architekturen zur Unterstützung von KI-Projekten und zur Sicherstellung von Datenintegrität, Skalierbarkeit und Sicherheit
  • Entwicklung, Implementierung und Integration von Machine-Learning-Modellen und LLM-Anwendungen in produktive Gesundheitsumgebungen in Zusammenarbeit mit ML Ops und IT-Teams
  • Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutz- und regulatorischen Standards (z. B. GDPR, klinische Studien) sowie Berücksichtigung von Interoperabilität und branchenspezifischen Anforderungen
  • Zusammenarbeit mit technischen und klinischen Teams zur Identifikation von Informationslücken, zur Prozessoptimierung und zur Unterstützung der Geschäftsentwicklung durch technische Expertise im Bereich Healthcare Data Science

Requirements

  • Mindestens 2 Jahre einschlägige Berufserfahrung im Bereich Data Science, Healthcare oder verwandten Feldern sowie fließende Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch
  • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten, Problemlösungskompetenz und Erfahrung mit Datenmanagement, Interoperabilitätsstandards (z. B. HL7, FHIR, openEHR, SNOMED CT, OMOP, IHE, xDT) sowie regulatorischen Anforderungen (z. B. GDPR, klinische Studien)
  • Fundierte Kenntnisse in Statistik, Programmierung (z. B. Python, R, SQL), ML Ops/CI/CD (z. B. Kubernetes, Docker) und Cloud Computing (z. B. AWS, Azure, GCP)

What we offer

Wir suchen Menschen, die gemeinsam mit uns etwas erreichen und ein vertrauensvolles Arbeitsumfeld schaffen wollen.

In einem flexiblen und inklusiven Arbeitsumfeld unterstützen wir dich in deinen unterschiedlichen Lebenssituationen. Inspirierende Kolleg:innen sowie Trainings- und Entwicklungsmöglichkeiten on- und off-the-Job helfen dir dabei, über dich hinauszuwachsen und die Fähigkeiten weiterzuentwickeln, die du zukünftig brauchst.

Requirements

  • Mindestens 2 Jahre einschlägige Berufserfahrung im Bereich Data Science, Healthcare oder verwandten Feldern sowie fließende Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch
  • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten, Problemlösungskompetenz und Erfahrung mit Datenmanagement, Interoperabilitätsstandards (z. B. HL7, FHIR, openEHR, SNOMED CT, OMOP, IHE, xDT) sowie regulatorischen Anforderungen (z. B. GDPR, klinische Studien)
  • Fundierte Kenntnisse in Statistik, Programmierung (z. B. Python, R, SQL), ML Ops/CI/CD (z. B. Kubernetes, Docker) und Cloud Computing (z. B. AWS, Azure, GCP)

Responsibilities

  • Analyse und Interpretation von gesundheitsbezogenen Daten (z. B. elektronische Patientenakten, medizinische Bildgebung, Wearables, klinische Studien), um Muster und Trends zu erkennen und datenbasierte Empfehlungen für die Verbesserung von Patienten- und HCP-Erfahrungen abzuleiten
  • Design, Aufbau und Pflege von Datenbanken, Datenpipelines und Cloud-Architekturen zur Unterstützung von KI-Projekten und zur Sicherstellung von Datenintegrität, Skalierbarkeit und Sicherheit
  • Entwicklung, Implementierung und Integration von Machine-Learning-Modellen und LLM-Anwendungen in produktive Gesundheitsumgebungen in Zusammenarbeit mit ML Ops und IT-Teams
  • Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutz- und regulatorischen Standards (z. B. GDPR, klinische Studien) sowie Berücksichtigung von Interoperabilität und branchenspezifischen Anforderungen
  • Zusammenarbeit mit technischen und klinischen Teams zur Identifikation von Informationslücken, zur Prozessoptimierung und zur Unterstützung der Geschäftsentwicklung durch technische Expertise im Bereich Healthcare Data Science

Skills

AWSAzureCI/CDDockerFHIRGCPGDPRHL7IHEKubernetesLLMMachine LearningML OpsOMOPopenEHRPythonRSQLSNOMED CTxDT

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