Health Data Scientist Intern – Predictive Modeling

Rewoso AG; Zürich; Vor Ort; CHF 3.300 - 5.600; Teilzeit

Zusammenfassung

Rewoso AG in Zürich sucht Studierende für ein Praktikum oder eine Masterarbeit im Bereich Data Science und Gesundheitsdaten. Sie arbeiten an prädiktiven Modellen mit anonymisierten Patientendaten aus realen Versorgungsfragestellungen und erhalten Einblicke in die Verbindung von Data Science, Statistik, Medizin und Digital Health.

Sie arbeiten aktiv an Datenaufbereitung, Modellierung, Validierung und Ergebnisinterpretation während eines praxisnahen Projekts in einem kleinen, wissenschaftlich

Qualifikationen

• Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift.
• Gute mathematische und statistische Grundlagen.
• Interesse an Datenanalyse und prädiktiver Modellierung.
• Programmierkenntnisse, idealerweise in R.
• Selbstständige, strukturierte und sorgfältige Arbeitsweise.

Aufgaben

• Aufbereitung und Analyse von anonymisierten Patientendaten.
• Explorative Datenanalyse und Identifikation relevanter Prädiktoren.
• Entwicklung und Vergleich von statistischen und Machine-Learning-Modellen.
• Feature Engineering und Auswahl geeigneter Modellvariablen.
• Training, Evaluation und Optimierung prädiktiver Modelle.
• Untersuchung von Modellgüte, Robustheit und Generalisierbarkeit.
• Unterstützung bei der Entwicklung geeigneter Validierungsstrategien.
• Visualisierung und verständliche Kommunikation von Ergebnissen.
• Interpretation der Ergebnisse gemeinsam mit dem interdisziplinären Team.
• Unterstützung bei der Übertragung wissenschaftlicher Erkenntnisse in konkrete Digital-Health- und Versorgungsanwendungen
• Dokumentation der Analysen und Aufbereitung der Ergebnisse für interne und externe Verwendung

Kenntnisse

Deutschkenntnisse

Mathematische Grundlagen

Datenanalyse Interesse

R-Programmierung

Ausbildung

Universität/ETH Studium

Tools

R

Jobbeschreibung

Rewoso AG in Zürich sucht Studierende für ein Praktikum oder eine Masterarbeit im Bereich Data Science und Gesundheitsdaten. Sie arbeiten an prädiktiven Modellen mit anonymisierten Patientendaten aus realen Versorgungsfragestellungen und erhalten Einblicke in die Verbindung von Data Science, Statistik, Medizin und Digital Health.

Sie arbeiten aktiv an Datenaufbereitung, Modellierung, Validierung und Ergebnisinterpretation während eines praxisnahen Projekts in einem kleinen, wissenschaftlich