Data Scientist / Machine Learning Engineer (m/w/d) | Healthcare & Life Science
Limebit GmbH · Berlin
What this role requires
7 requirements, read out of the advert rather than guessed from the job title:
Also mentioned, not required: TensorFlow, Git, GitFlow, GitHub, GitLab, Jira, German (C1), English. Worth having, but their absence is not what gets a CV filtered out.
See how often each of these is required across open data roles in Europe.
Free, no card. Tells you which of them your CV evidences and which it only implies.
Job description
Limebit ist ein Berliner Beratungsunternehmen für Data Science und Machine Learning im Gesundheitswesen. Seit zehn Jahren arbeiten wir mit Krankenkassen, Klinikgruppen, Forschungseinrichtungen und Pharmaunternehmen daran, aus Medizindaten belastbare Erkenntnisse und produktive Anwendungen zu machen.
Unser Team aus Data Scientists, ML Engineers, Mathematiker:innen und Softwareentwickler:innen wächst weiter. Wir suchen eine Person mit erster Praxiserfahrung, die mit uns an anspruchsvollen Kundenprojekten arbeitet und sich bei uns fachlich weiterentwickeln will.
Bei uns zählen ein wertschätzendes Miteinander, flache Hierarchien und eine selbstständige, verantwortungsbewusste Arbeitsweise.
Aufgaben
Du arbeitest gemeinsam mit uns an Projekten für Kunden aus dem Gesundheitswesen, zum Beispiel:
Analysen und ML-Modelle auf echten Versorgungsdaten wie GKV-Abrechnungsdaten, Krankenhausdaten oder Krebsregisterdaten
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Real-World-Evidence-Studien für Pharmaunternehmen, inklusive Überlebenszeitanalysen
Prüf- und Scoring-Modelle für Krankenkassen, auch mit NLP auf unstrukturierten Texten
Entwicklung von Datenpipelines und der Weg vom Prototyp in die Produktion
Softwaredevelopment mit gängigen Machine Learning und Statistik Bibliotheken (scikit-learn, SciPy, NumPy, Pandas, PyTorch, Tensorflow etc.) und typischen Development-Tools (Git, GitFlow, GitHub, GitLab, Jira)
Literaturrecherche und Umsetzung neuer Methoden als Prototyp
Abstimmung mit Fachexpert:innen auf Kundenseite und Präsentation von Ergebnissen
Optional: Lehrtätigkeiten im Bereich Data Science und Programmierung
Qualifikation
Das bringst du mit:
Abgeschlossenes Studium in Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik, Physik, Bioinformatik oder einem vergleichbaren Fach, alternativ vergleichbare Praxiserfahrung
Erste praktische Erfahrung, z. B. aus Projekten oder ersten Berufsjahren
Sicherer Umgang mit Python und gängigen Bibliotheken (z. B. pandas oder Polars, NumPy, SciPy, scikit-learn, PyTorch ) sowie SQL
Solides Verständnis statistischer Methoden und ML-Verfahren
Erfahrung mit Git und kollaborativer Entwicklung
Sehr gute Deutschkenntnisse (mindestens C1), da unsere Kunden aus dem deutschen Gesundheitswesen und öffentlichen Umfeld kommen, sowie gute Englischkenntnisse
Ein zusätzliches Plus gibt's für:
Erfahrung mit Gesundheitsdaten
Survival Analysis oder kausale Inferenz
R, Rust, Kubernetes oder Airflow
Benefits
Benefits
Flexibles Arbeiten: 2-3 Tage Home Office pro Woche
Individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten
Erfahrenes Management, das jederzeit ansprechbar ist und dir früh Verantwortung überträgt
Keine unbezahlten Überstunden, Mehrarbeit wird durch Freizeit ausgeglichen
Edenred-Karte mit monatlichem Budget zur freien Verwendung
Kostenloses Mittagessen, Getränke und Snacks im Büro
MacBook als Arbeitsgerät
28 Urlaubstage
Wer ist deine Ansprechpartner:in bei uns?
Wir sind klein genug, dass du dich in jeder Situation auf Feedback und Unterstützung des ganzen Teams verlassen kannst. Florian und Philipp werden dich einarbeiten, dir ein bisschen was über die Geschichte von Limebit erzählen, dir dein neues MacBook überreichen und dich ganz persönlich willkommen heißen. Danach arbeitet ihr als Team gemeinsam an Kundenprojekten.
Schick uns einfach deinen Lebenslauf, ein Anschreiben brauchen wir nicht. Wir freuen uns über alle Bewerbungen, unabhängig von Herkunft, Hautfarbe, Geschlecht, sexueller Orientierung, Religion, Alter oder Behinderung.
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You will apply. Then you will hear nothing.
And no one will tell you what was wrong. See it before you send: your ATS score, every weak line, and the fix for each.
- 1
Drop in your CV
One PDF, thirty seconds. No card.
- 2
See what is wrong with it
Every weak passage, quoted from your own CV, with the line to replace it.
- 3
Apply where you fit
Every European role ranked against what your CV actually says.
- Free, no card
- Your CV file is deleted after parsing
- Or skip the upload — build your profile by hand
- Refreshed every 6 hours