(Senior) Data Scientist - Applied AI Healthcare (Graz, Linz oder Wien)

• Du konzipierst und entwickelst LLM-basierte Features, etwa Retrieval-Augmented Generation, Informationsextraktion aus strukturierten und unstrukturierten Daten oder agentische Workflows.
• Im Rahmen eines laufenden Forschungsprojekts entwickelst und evaluierst du LLM-Anwendungen für Langzeitpflege.
• Du arbeitest dabei eng mit Forschungspartnern und Anwender:innen aus der klinischen Praxis zusammen und überführst vielversprechende Ergebnisse ins Produkt.
• Du baust belastbare Evaluierungen für LLM-Anwendungen auf (Testsets, Metriken, Fehleranalyse) und entscheidest datenbasiert über Modelle, Prompts und Architekturen.
• Du integrierst gemeinsam mit dem Backend-Team Modelle über saubere Schnittstellen (z. B. REST-APIs in Python) in unsere Plattform und sorgst für Monitoring im Produktivbetrieb.
• Du wählst geeignete Modelle aus (kommerzielle APIs und Open-Weight-Modelle) und berücksichtigst dabei Qualität, Kosten, Latenz und Datenschutz.
• Du arbeitest an Prognose- und Optimierungsmodellen mit, etwa für Patientenströme und Personalplanung.
• Du entwickelst Features zusammen mit unseren Backend- und Frontend-Engineers sowie Product Management und bringst deine Expertise aktiv in die Weiterentwicklung unserer KI-Strategie ein.

• Du hast ein naturwissenschaftliches oder technisches Studium (Physik, Mathematik, Informatik, Statistik o. ä.) oder vergleichbare nachgewiesene Erfahrung in Data Science, ML oder AI.
• Du bringst ab ca. 5 Jahre professionelle Erfahrung in Data Science oder Machine Learning mit, davon nachweislich praktische Erfahrung mit LLM-Anwendungen.
• Du programmierst sicher in Python und hast Modelle bereits selbst in Backend-Systeme integriert (z. B. mit FastAPI, Docker, CI/CD).
• Du gehst methodisch an Evaluierung heran und kannst die Grenzen von Modellen klar einschätzen und kommunizieren.
• Du sprichst Deutsch und/oder Englisch mindestens auf C1-Niveau.
• Plus: Du hast Open-Weight-Modelle (z. B. vLLM, Ollama) betrieben oder Erfahrung mit Fine-Tuning.
• Plus: Du kennst Daten aus dem Gesundheitswesen (z. B. HL7/FHIR) oder Regulatorik wie DSGVO und EU AI Act.
• Klares Plus: Du hast schon eigenständig klassische ML-Modelle, Zeitreihenprognosen oder Optimierungsmodelle entwickelt.
• Weiteres Plus: Du hast Forschungserfahrung (Promotion, Publikationen oder geförderte Projekte) und arbeitest gern mit Partnern aus Wissenschaft und klinischer Praxis zusammen.

• Attraktives Gehalt, angemessen nach Qualifikation, Erfahrung und IT-KV (38,5 Std./Woche)
• Flexibles Arbeitsmodell (hybrid) - die Stelle kann in Graz, Wien oder Linz angetreten werden, vorzugsweise in Graz - und du kannst bis zu 2 Tage pro Woche von zu Hause arbeiten (aus Österreich)
• Die Möglichkeit, an angewandter Forschung mitzuwirken und die Ergebnisse direkt in den Klinik- und Pflegealltag zu bringen
• Ein Umfeld, in dem du vom ersten Tag an etwas bewegen kannst - keine langen Anlaufzeiten
• Kurze Entscheidungswege und direkter Einfluss auf die KI-Ausrichtung des Produkts
• Viele Möglichkeiten zur fachlichen und persönlichen Weiterentwicklung, vor allem an der Schnittstelle von Data Science und Engineering
• Ausgezeichnetes Arbeitsklima und regelmäßige Teamevents Die Einstufung erfolgt nach IT-KV in ST2 Regelstufe ab 4.611 € brutto/Monat (Basis 38,5 Std./Woche). Wo du genau liegst, finden wir im Gespräch heraus. Wir überzahlen abhängig von Qualifikation und Erfahrung.

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