Für unser neues Plasmapherese-Center in Leipzig brauchen wir Deine Hilfe als medizinische Fachkraft (m/w/d) in Vollzeit mit 38,5 Stunden. Deine Erfahrung: Eine abgeschlossene Berufsausbildung im medizinischen Bereich (z.B. MFA, ZMFA, Pflegehelfer, Hebamme, Rettungssanitäter - m/w/d) oder einem verwandten qualifizierten Beruf im Gesundheitswesen Gute EDV-Kenntnisse Dafür brauchen wir Dich: Du betreust unsere Plasmaspender vor, während und nach der Spende Du stellst einen reibungslosen und kundenfreundlichen Empfang und Spenderservice sicher Du unterstützt den untersuchenden Arzt in der kompetenten Durchführung aller Vorgänge der Plasmapherese Dabei beachtest Du firmeneigene Arbeitsanweisungen und führst die Venenpunktion durch Bei Bedarf unterstützt Du ebenfalls am Empfang oder in der Verarbeitung Deine Benefits: Attraktive Vergütung mit zusätzlicher Altersversorgung 13.
Eine Bewerbung vor Abschluss des Studiums ist möglich, der Abschluss muss jedoch spätestens bei Vertragsabschluss nachgewiesen werden. gute Programmierkenntnisse in Python oder einer anderen relevanten Script-Sprache erste Erfahrungen im Umgang mit spektroskopischen Geräten und/oder optoelektronischen Systemen erste Erfahrungen im Bereich maschinelles Lernen / Deep Learning gutes analytisches Denkvermögen selbstständige, strukturierte und systematische Arbeitsweise ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeit sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift Grundkenntnisse der deutschen Sprache bzw. die Bereitschaft Deutsch zu lernen Wünschenswert sind: praktische Erfahrung in der Entwicklung und Anwendung von ML-Algorithmen, Erfahrungen mit Linear Algebra / Neural Network Frameworks (z.B.
Unser ideales Profil Masterabschluss in Informatik, Mathematik/Statistik, Wirtschaftswissenschaften/Ökonometrie oder einem verwandten Fachgebiet.Mehrjährige Berufserfahrung in quantitativer Datenanalyse oder eine Promotion mit mindestens einem Jahr relevanter Berufserfahrung im Bereich Machine‑Learning‑Forschung.Sehr gute Kenntnisse und tiefes Verständnis von Machine‑Learning‑Methoden, sowohl klassisch als auch Deep Learning.Relevante Erfahrung mit Natural Language Processing (NLP) zur Extraktion strukturierter Konzepte aus unstrukturiertem Freitext, einschließlich Design, Training und Evaluierung von Information‑Extraction‑Pipelines.Sehr starke technische Fähigkeiten in Python, SQL und dem Hadoop‑Ökosystem.Erfahrung in der Anwendung von KI-/Machine‑Learning‑Methoden auf geschäftliche Fragestellungen.Sehr gute Kenntnisse fortgeschrittener statistischer und ökonometrischer Methoden in Theorie und Praxis.Erfahrung im Umgang mit Big Data.Fähigkeit, sauberen, wiederverwendbaren, produktionsreifen Code zu schreiben.Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten (schriftlich und mündlich), einschließlich technischer Projektaspekte, Dokumentation, Ergebnisinterpretation und geschäftlicher Empfehlungen.Ausgeprägtes analytisches Denken und logische Problemlösungskompetenz, starke Qualitätsorientierung.Kenntnisse des Pharmamarktes und Erfahrung mit pharmazeutischen Daten (medizinische Daten, Krankenhausdaten, Apothekendaten, Abrechnungsdaten) sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.Selbstständige Projektsteuerung.Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse.