Senior Data Scientist

Der Senior Data Scientist ist verantwortlich für die Konzeption, Implementierung und kontinuierliche Optimierung skalierbarer ML-Lösungen, die Geschäftsanforderungen in messbaren Impact für die EMEA-Märkte übersetzen. Die Position verbindet technische Umsetzung mit geschäftlicher Ausrichtung und stellt sicher, dass Lösungen an sich verändernde kommerzielle Anforderungen angepasst werden können, während gleichzeitig architektonische Konsistenz und Standardisierung gewährleistet bleiben.

Aufgabenbereiche

• Mitarbeit in Projekten des europäischen Data Science & Advanced Analytics Teams.
• Konzeption, Design, Entwicklung und Umsetzung komplexer innovativer KI-/Machine-Learning-Lösungen sowie Durchführung und Implementierung von Konzeptstudien unter Einsatz fortgeschrittener statistischer Methoden.
• Entwicklung von Deep-Learning-Modellen zur Extraktion strukturierter medizinischer Konzepte aus unstrukturierten Daten.
• Produktionsreife Implementierung von Machine-Learning-Algorithmen auf Big-Data-Plattformen.
• Anwendung moderner Data-Mining- und Machine-Learning-Techniken im Zusammenhang mit Healthcare-Big-Data zur Identifikation komplexer Zusammenhänge und zur Verknüpfung heterogener Datenquellen.
• Fortgeschrittener Einsatz von Large Language Models für Zusammenfassungen, Chatbots, Entitätsextraktion usw.
• Entwicklung grundlegender Deep-Learning-Modelle für Assets und Patienten.
• Aufbau und Training neuer produktionsreifer Algorithmen, die aus komplexen, hochdimensionalen Daten lernen und Muster erkennen, aus denen ML-Modelle und Anwendungen entwickelt werden können.

• 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.

IQVIA setzt sich stark für Vielfalt und Inklusion am Arbeitsplatz ein. Wir glauben, dass ein Arbeitsumfeld, das Vielfalt fördert, uns einen Wettbewerbsvorteil auf dem globalen Markt verschafft und unseren Erfolg stärkt. Eine inklusive und respektvolle Unternehmenskultur schafft Zugehörigkeit, stärkt das Team und ermöglicht es jedem Einzelnen, sein persönliches Potenzial voll auszuschöpfen.

Data Science & Advanced Analytics - mit Standorten in Frankfurt, Philadelphia, Mailand, Madrid, Athen, Warschau und Peking sowie einem Netzwerk von mehr als 300 Experten weltweit - ist das globale Kompetenzzentrum für Statistik und Data Science bei IQVIA. 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. Als Teil unseres Teams erwarten Sie spannende internationale Projekte mit attraktiven Entwicklungsperspektiven. Warum bei uns einsteigen? Wer zu uns kommt, wird Teil eines anerkannten globalen Marktführers, der weiterhin bereit ist, den Status quo herauszufordern, um die Patientenversorgung zu verbessern. Sie erhalten Zugang zu modernster Technologie, den größten Datensätzen, den besten Analysewerkzeugen und - unserer Meinung nach - einigen der klügsten Köpfe der Healthcare-Branche. Sie können Ihre Karriere bei IQVIA aktiv gestalten und den Weg wählen, der Ihre Entwicklung und Ihren Erfolg am besten unterstützt. Durch Einblicke in verschiedene Regionen, Kompetenzen sowie therapeutische und technologische Bereiche können Sie sich ohne Grenzen weiterentwickeln. Unabhängig von Ihrer Rolle laden wir Sie ein, gemeinsam mit uns das Gesundheitswesen neu zu denken. Sie haben die Möglichkeit, einen wichtigen Beitrag dazu zu leisten, dass unsere Kunden das Gesundheitswesen voranbringen und letztlich die Gesundheit von Menschen verbessern., The Senior Data Scientist is responsible for designing, deploying and continuously optimizing scalable ML solutions that translate business requirements into measurable impact across EMEA markets. The position combines technical execution with business alignment, ensuring solutions remain adaptable to evolving commercial needs while maintaining architecture consistency and standardization. Principal Accountabilities: * Collaboration in projects of the European Data Science & Advanced Analytics Team. * Concept, design, development and execution of complex innovative AI/Machine Learning solutions as well as execution and implementation of concept studies using advanced statistical methods. * Development of deep learning models for structured medical concept extraction from unstructured data. * Productionalization of machine learning algorithms in Big Data platforms. * Application of modern data mining and machine learning techniques in connection with Healthcare Big Data to identify complex relationships and link heterogeneous data sources. * Advanced usage of Large Language Models for summarization, chatbot, entity extraction etc. * Develop foundational Deep Learning Models for assets and patients. * Builds and trains new production grade algorithms that can learn from complex, high dimensional data to uncover patterns from which machine learning models and applications can be developed. Our Ideal Candidate Will Have: * Master's degree in Computer Science, Mathematics/Statistics, Economics/Econometrics or related field. * Substantial years of professional experience in quantitative data analysis or PhD with at least 1 year of relevant professional experience with research in machine learning algorithms. * Very good knowledge and in depth understanding of Machine Learning methods, both classical and deep learning models. * Relevant experience with Natural Language Processing (NLP) models for extracting structured concepts from unstructured free text, including the design, training, and evaluation of information-extraction pipelines. * Very strong technical capability in Python, SQL, Hadoop ecosystem. * Experience applying AI/Machine Learning methods to business questions. * Very good knowledge of the higher statistical and econometric methods in theory and practice. * Experience with handling Big Data. * Ability to write clean, reusable, production-level code * Excellent communication skills (written and oral) including technical aspects of a project, ability to develop usable documentation, results interpretation and business recommendations. * Strong analytic mindset and logical thinking capability, strong QC mindset. * Knowledge of pharmaceutical market and experience with pharmaceutical data (medical, hospital, pharmacy, claims data) would be a plus, but not a must. * Self-responsible for managing projects. * Fluency in German & English.