Data Scientist (m/w/d)
Die GESDAT GmbH ist seit mehr als drei Jahrzehnten einer der führenden Anbieter von Pharma-Supply-Chain-Daten in Deutschland. Was als solides Datenservice-Unternehmen begann, hat sich zu einem etablierten Big Data - und Technologieanbieter entwickelt, der Großhandel, Apothekenmarkt und Pharmaindustrie mit verlässlichen, präzisen Analysen versorgt.
Heute stehen wir vor dem nächsten strategischen Schritt: dem Aufbau einer SaaS Datenplattform auf Basis unseres gewachsenen Datenfundaments. Wir erneuern gleichzeitig unser Tech-Stack, modernisieren unsere BI-Datenservices und ermöglichen mit modernen Data Science/ KI Workflows eine noch bessere Wissensgenerierung. Vor allem auch, um bessere Entscheidungen im so wichtigen Thema Gesundheitsversorgung zu ermöglichen.
Du bringst Erfahrung mit und willst in einem etablierten Big Data Unternehmen diese technologischen Neuerungen mitgestalten? Dann suchen wir genau dich.
Wir suchen ab sofort in Frankfurt am Main einen
Data Scientist (m/w/d)
Das erwartet dich:
- Du analysierst, modellierst und bereitest komplexe Pharma-Marktdaten aus Großhandel und Apotheke auf
- Du entwickelst Algorithmen, Vorhersagemodelle und Scoring-Systeme
- Du konzipierst und gestaltest analytische Workflows sowie analytische Produkte
- Du baust Datenpipelines und ETL-Prozesse auf Basis unseres bestehenden SQL-Server-Stacks auf und automatisierst diese
- Du integrierst KI-Komponenten (z. B. LLM-gestützte Workflows oder Predictive Analytics) in bestehende Produktfeatures
- Du übersetzt analytische Ergebnisse in verständliche Visualisierungen und Berichte für interne und externe Stakeholder
- Du arbeitest eng mit dem Produktmanagement und der IT-Entwicklung zusammen, um Prototypen in produktionsreife Lösungen zu überführen
- Du dokumentierst analytische Modelle und stellst deren Qualität sicher
- Du identifizierst neue Datenpotenziale und entwickelst eigenständig Vorschläge für innovative Use Cases
Das bringst du mit:
- Abgeschlossenes Studium in Data Science, Statistik, Informatik, Mathematik oder vergleichbarem Fachgebiet
- Sehr gute Deutschkenntnisse (Level C1/C2)
- Erfahrung in der Datenanalyse und Modellentwicklung, bevorzugt in einem datenintensiven B2B-Umfeld
- Sehr gute Python-Kenntnisse sowie fundierte SQL-Kenntnisse; Erfahrung mit SQL Server von Vorteil
- Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau von ETL-Prozessen, Datenpipelines und reproduzierbaren Workflows
- Erfahrung mit KI-gestützter Entwicklung AI-Tools zur Code-Generierung
- Fähigkeit, komplexe analytische Ergebnisse verständlich und strukturiert zu kommunizieren
- Eigenverantwortliche, strukturierte Arbeitsweise mit pragmatischem Ergebnisfokus
- Sehr gute Deutschkenntnisse; gute Englischkenntnisse für technische Dokumentation
- Von Vorteil: Kenntnisse im Healthcare-Umfeld; Erfahrung BI-Tools (Power BI, Tableau), Cloud-Computing
Was du von uns erwarten kannst:
- Stabiles Unternehmensumfeld mit klarer Wachstumsstrategie und langfristiger Beschäftigungsperspektive
- Einzigartiger Datenschatz: Zugang zu einem der umfangreichsten Pharma-Datensätze Deutschlands
- Direkter Produktbezug: Deine Modelle fließen in Produkte ein, die Kunden täglich nutzen
- Moderner Tech-Stack: Python, SQL-Server, Cloud-Integration und KI/ML-Komponenten
- Gestaltungsraum: flache Hierarchien, kurze Entscheidungswege, enge Anbindung an die Geschäftsführung
- Hybrides Arbeiten: Büro Frankfurt am Main und Remote nach Vereinbarung
- Langfristige Perspektive in einer wachsenden Schlüsselrolle des Unternehmens
Bist du neugierig geworden?
Dann freuen wir uns auf deine aussagekräftige Bewerbung mit Angabe deiner Gehaltsvorstellung und des nächstmöglichen Eintrittstermins. Bitte bewirb dich ausschließlich über unser Online-Bewerbungsformular. Bewerbungen von Schwerbehinderten und diesen gleichgestellten behinderten Menschen sind erwünscht.
Hast du noch Fragen?
Besuche unsere Unternehmensseite Pharmadaten – aktuell & zuverlässig – GESDAT
Dein Ansprechpartner: Alessia Bubbico - HR Business Partner / Talent Acquisition
GESDAT GmbH
Franklinstraße 62
60486 Frankfurt am Main
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