Working Student (m/f/d) Machine Learning / Data Science

Присоединяйтесь к нашей миссии по улучшению жизни пациентов с хронической почечной недостаточностью с помощью решений, основанных на данных, передовых алгоритмов и искусственного интеллекта. В Fresenius Medical Care наш глобальный инновационный отдел использует уникальный ресурс данных, объединяя разработку, эксплуатацию и применение аппаратов для диализа с доступом к обширным техническим и медицинским данным. Мы посвящены разработке передовых решений для пациентов, врачей и клиник с целью сделать продвинутые терапии доступными по всему миру.

В качестве члена нашей команды вы будете:

• Поддерживать разработку решений для аналитики как в центрах диализа, так и для домашнего диализа.
• Участвовать во всем процессе разработки, от получения данных до развертывания алгоритмов и их мониторинга.
• Улучшать существующие модели машинного обучения.
• Выполнять анализ данных и выводить инсайты, используя корректные статистические методы.

Мы ищем кандидатов с:

• Текущими заочными углубленными исследованиями в области информатики, статистики или смежной области.
• Владением английским языком (письменно и устно).
• Твердыми основами в области статистики, включая распределения, гипотезы, испытания и корреляцию.
• Базовым пониманием алгоритмов и концепций машинного обучения.
• Опытом анализа данных и визуализации с использованием Python.
• Знакомством с библиотеками и фреймворками для науки о данных, такими как NumPy, Pandas и Scikit-Learn.
• Знанием глубокого обучения и библиотек, например Keras и PyTorch, будет преимуществом.
• Начальным опытом работы с самообучаемым обучением, большими языковыми моделями (LLM), Git, модульным тестированием и операциями с интерфейсом командной строки будет плюсом.

Начало: как можно скорее
Продолжительность: 12 месяцев, с возможностью продления
Часы работы: примерно 20 часов в неделю
Местоположение: Берлин (Возможна удаленная работа по договоренности; требуется регулярное присутствие на месте)

Есть ли у вас общие вопросы по процессу подачи заявлений в Fresenius? Ответы вы найдете на нашей странице с FAQ