Data Scientist - Analyse komplexer Daten & Geräteoptimierung (m/w)

Werden Sie Teil des Auctae-Teams in der Schweiz als Data Scientist - Analyse komplexer Daten & Geräteoptimierung

Als Data Scientist - Analyse komplexer Daten & Geräteoptimierung sind Ihre Aufgaben:

• Entwurf und Implementierung einer strukturierten Datenarchitektur zur Sammlung und Verwaltung, die verschiedene Quellen und Formate zusammenführt.
• Entwicklung und Einsatz prädiktiver Modelle zur Vorhersage von Abweichungen und Vorschlag technischer oder prozessualer Verbesserungen.
• Analyse komplexer Daten aus regulierten oder technischen Umgebungen, Identifikation relevanter Trends, Anomalien oder Korrelationen und Ableitung operativer Empfehlungen.
• Zusammenarbeit mit Stakeholdern (F&E, Produktion, Qualität, IT) zur Definition analytischer Anforderungen, Anpassung der Modelle und Sicherstellung der Ergebnisakzeptanz.
• Erstellung klarer und präziser Visualisierungen zur Erleichterung des Verständnisses der Analysen und Ergebnisse für unterschiedliche Zielgruppen.

Kompetenzen, um als Data Scientist - Analyse komplexer Daten & Geräteoptimierung bei Auctae in der Schweiz einzusteigen

Als exzellenter Kommunikator in Französisch und Englisch verfügen Sie über Charisma und Führungskompetenz. Neugierig und leidenschaftlich sind Sie eigenständig in Ihren Projekten und arbeiten gleichzeitig im Team, sind ideenreich und besitzen einen ausgeprägten Beobachtungssinn. Sie steuern Ihre Projekte und liefern qualitativ hochwertige Ergebnisse termingerecht durch Ihre wissenschaftliche Genauigkeit, analytischen Geist und Fähigkeit, Ergebnisse für nicht-technische Gesprächspartner verständlich zu machen.

Mit einer Ausbildung als Ingenieur in Bioinformatik, Biomedizin, Physik, angewandter Mathematik, Statistik oder einem verwandten wissenschaftlichen Bereich bringen Sie mit:

• erfolgreiche praktische Erfahrung in einem regulierten Umfeld (Labor, Medizinprodukte, Pharma, regulierte F&E) oder anspruchsvollem technischem Kontext;
• Erfahrung in der Entwicklung und Optimierung von Assays, einschließlich Analyse und Interpretation experimenteller Daten;
• ausgezeichnete Fähigkeit, komplexe Daten zu lesen, zu strukturieren und zu interpretieren; fundierte Kenntnisse in statistischen Analysen und/oder Verarbeitung experimenteller Daten;
• Beherrschung von Datenanalysetools (Python, R usw.) und Datenbanken (SQL / NoSQL oder BigQuery) zur Datenbankverwaltung.