WebMD is an Equal Opportunity/Affirmative Action employer and does not discriminate on the basis of race, ancestry, color, religion, sex, gender, age, marital status, sexual orientation, gender identity, national origin, medical condition, disability, veterans status, or any other basis protected by law.

As a Data Scientist / Machine Learning Engineer (m/f/d) you are responsible for scientific approaches within real-world business innovation to generate insights and product improvements, centering around recommender systems.

You decide where you work: Germany-wide from your home office, at one of our locations in Constance or Munich or a hybrid mix.

WHAT YOU CAN EXPECT

WHAT YOU BRING TO THE TABLE

• Minimum of 2-5 years of working as Data Scientist or ML Engineer with expert knowledge of recommender systems, preferably in context of online platforms, marketplaces / e-commerce or content marketing.
• Excellent knowledge and provable success in using python (e.g. Pandas, NumPy or SciKit-learn) to work on data.
• Solid Experience using Machine Learning Frameworks (e.g. Tensorflow, PyTorch or XGBoost) to create models and train them to use cases. Knowledge of collaborative or content-based filtering including libraries Lightfm, Surprise, or Tensorflow-based recommenders.
• Foundational Data Engineering skills, especially SQL. Knowledge in docker-based cloud platforms is a plus.
• Foundational Software Engineering methodology and experience to build products is a plus.

• You bring a customer-first mindset and pragmatical mindset and enjoy working in a team of experts and with changing peers in product as well as breaking down complex topic clusters into relevant actionable Data Science building blocks.
  

WHAT WE OFFER

• • Flexibility: With us, you can organize your working hours to suit you and your team and work wherever you want thanks to our Germany-wide remote concept.
• • Impact: Do you want to create real added value with your work? With us you have the chance! With your work on relevant digital health topics, you will actively drive digitalization in the healthcare sector, improve communication between pharma and the medical profession and ultimately the treatment of patients.
• Goodies: With us, you will receive an allowance every month that you can use according to your needs (e.g. for shopping, refuelling, leisure time and much more), an allowance to set up your home office workstation, job bike leasing, attractive employee discounts and much more.
• Welfare: We offer subsidies for the company pension scheme, a functioning company health management programme (BGM) and a subsidy for membership of one of the largest German company fitness providers

• Free time: We attach great importance to a good work-life balance and, in addition to 30 days' holiday, we also offer you the chance to take a sabbatical and a paid social day where you can get involved in voluntary work.

WHAT WE DO AT COLIQUIO

With more than 190,000 registered users, coliquio is the largest community for doctors in the German-speaking world. In agile, cross-functional teams, we develop projects and new products with a clear goal: more dialog for better medicine - within the medical profession, but also between the medical profession and the pharmaceutical industry. We create an environment in which practice-relevant medical knowledge is easily accessible and available when it is really needed.

By submitting your application, you confirm that you have taken note of the data protection guidelines.

Als Data Scientist (m/w/d) trägst du maßgeblich zur Gestaltung und Weiterentwicklung unserer Ärzte Community bei und schaffst eine Umgebung, die echten Mehrwert in der Digital Health Branche schafft. Dabei entscheidest du, wo du arbeitest: Deutschlandweit aus dem Homeoffice, an einem unserer Standorte in Konstanz bzw. München oder eine hybride Mischung.

DAS ERWARTET DICH

Als Data Scientist bei coliquio bist du für wissenschaftliche Ansätze zur Gewinnung von Erkenntnissen, für die Umsetzung von Verbesserungen und für Produktinnovationen verantwortlich. Hier befindest du dich an der Schnittstelle zwischen (Roh-)Daten und Geschäftsstrategie. Du spielst eine zentrale Rolle bei der Identifizierung, Definition und Umsetzung innovativer Data-Science-Projekte zur Weiterentwicklung von Empfehlungssystemen, zur Unterstützung der Geschäftsstrategie durch Experimente (in Kampagnen oder bei der Produktentwicklung) sowie bei ML/KI-Ansätzen zur Steigerung der Nutzerinteraktion.

Du arbeitest in einem integrierten Team aus hochmotivierten Experten, daß alle Bereiche der Datenarbeit abdeckt – von Data Engineering und Datenarchitektur bis hin zu Datenanalyse und Business Analytics.

Du treibst Projekte vom Proof of Concept bis zur Produktion voran und unterstützt die kontinuierliche Einführung und Nutzung von (generativer) KI im Unternehmen.

DAS BRINGST DU MIT

• Mindestens 2–5 Jahre Berufserfahrung als Data Scientist oder ML Engineer mit fundierten Kenntnissen im Bereich Empfehlungssysteme, vorzugsweise im Kontext von Online-Plattformen, Marktplätzen/E-Commerce oder Content-Marketing.
  
  
  

• Hervorragende Kenntnisse und nachweisbare Erfolge bei der Verwendung von Python (z. B. mit Pandas, NumPy oder SciKit-learn) zur Datenverarbeitung.
  
  
  
• Fundierte Erfahrung im Einsatz von Machine-Learning-Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch oder XGBoost) zur Erstellung von Modellen und deren Training für Anwendungsfälle. Kenntnisse im Bereich Empfehhlungsalgorithmen, z.B. kollaborativer oder inhaltsbasierter Filterung, einschließlich Bibliotheken wie LightFM, Surprise oder TensorFlow-basierter Empfehlungssysteme.
  
  
  
• Grundlegende Data-Engineering-Kenntnisse, insbesondere SQL. Kenntnisse in Docker-basierten Cloud-Plattformen sind von Vorteil.
  
  
  
• Grundlegende Kenntnisse in Software-Engineering-Methoden und Erfahrung in der agilen Produktentwicklung sind von Vorteil.
  
  
  

• Du bringst eine kundenorientierte und pragmatische Denkweise mit und arbeitest gerne in einem Team von Experten sowie mit wechselnden Kollegen im Produktbereich zusammen. Außerdem macht es Dir Spaß, komplexe Themenbereiche in relevante, umsetzbare Data-Science-Bausteine aufzuschlüsseln und zum erfolgreichen Einsatz zu entwickeln.

DAS BIETEN WIR DIR

• Flexibilität: Bei uns kannst du dir deine Arbeitszeit individuell so einteilen, wie es für dich und dein Team am besten passt und durch unser deutschlandweites Remotekonzept dort arbeiten, wo du willst

• Impact: Du willst mit deiner Arbeit echten Mehrwert schaffen? Bei uns hast du die Chance dazu! Mit deiner Arbeit an relevanten Digital Health Themen, treibst du aktiv die Digitalisierung im Healthcare-Bereich voran, verbesserst die Kommunikation zwischen Pharma und Ärzteschaft und damit letztendlich die Behandlung von Patientinnen und Patienten.

• Goodies: Bei uns bekommst du jeden Monat einen Zuschuss, den du nach deinen Bedürfnissen verwenden kannst (z.B. beim Einkaufen, Tanken, Freizeit u.v.m.), einen Zuschuss zur Einrichtung deines Homeoffice-Arbeitsplatzes, Jobrad Leasing, attraktive Mitarbeiterrabatte und vieles mehr.

• Fürsorge: Wir bieten Zuschüsse zur betrieblichen Altersvorsorge, ein funktionierendes Betriebliches Gesundheitsmanagement (BGM) und einen Zuschuss zur Mitgliedschaft bei einem der größten deutschen Firmenfitness-Anbieter

• Freizeit: Wir legen großen Wert auf eine ausgewogene Work-Life-Balance und bieten dir neben 30 Tagen Urlaub auch die Chance auf ein Sabbatical sowie auf einen bezahlten Social Day, bei dem du dich ehrenamtlich engagieren kannst.

DAS MACHEN WIR BEI COLIQUIO

Mit über 190.000 registrierten Nutzern ist coliquio die größte Community für Ärzte im deutschsprachigen Raum. In agilen, funktionsübergreifenden Teams entwickeln wir Projekte und neue Produkte mit einem klaren Ziel: mehr Dialog für bessere Medizin - innerhalb der Ärzteschaft, aber auch zwischen Ärzteschaft und Pharmaindustrie. Wir schaffen ein Umfeld, in dem praxisrelevantes medizinisches Wissen leicht zugänglich und verfügbar ist, wenn es wirklich gebraucht wird.

Mit Einreichen deiner Bewerbung bestätigst du, die Datenschutzrichtlinien zur Kenntnis genommen zu haben.