Dokumentations- und Planungsaufgaben sind auf die im Rahmen des Einsatzes notwendigen Anforderungen begrenzt. Vor allem sind Sie für den Menschen da. Ihren Stellenumfang können Sie ganz nach ihren Wünschen um Möglichkeiten bestimmen.
Von Anatomie bis Pflegeethik - für die optimale Vorbereitung auf die Anforderungen des Pflegeberufs Voraussetzungen Schulabschluss: Mind. Hauptschulabschluss Klasse 10 oder eine abgeschlossene Berufsausbildung von mind. 2 Jahren Deine Art: Offen, hilfsbereit und verantwortungsbewusst - du hast echtes Herz für Menschen Mobilität: Da deine Praxiseinsätze an verschiedenen Standorten stattfinden können, verfügst du idealerweise über einen Führerschein der Klasse B und bist mobil Flexibilität: durch Schichtdienst - für deine perfekte Balance zwischen Job und Freizeit Sprachniveau: Mind.
Von Anatomie bis Pflegeethik - für die optimale Vorbereitung auf die Anforderungen des Pflegeberufs Voraussetzungen Schulabschluss: Mind. Hauptschulabschluss Klasse 10 oder eine abgeschlossene Berufsausbildung von mind. 2 Jahren Deine Art: Offen, hilfsbereit und verantwortungsbewusst - du hast echtes Herz für Menschen Mobilität: Da deine Praxiseinsätze an verschiedenen Standorten stattfinden können, verfügst du idealerweise über einen Führerschein der Klasse B und bist mobil Flexibilität: durch Schichtdienst - für deine perfekte Balance zwischen Job und Freizeit Sprachniveau: Mind.
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.