Bewerbung als
Data Scientist (m/w/d)
Wir sind ein etablierter und erfolgreicher Anbieter für Personalmanagement-Software, der in Österreich eine führende Marktposition einnimmt.
Als Unternehmen der Sage-Group, einem börsennotierten Konzern, können wir verstärkt auf internationale Beziehungen und Know-how zugreifen. Mit einer Mitarbeiteranzahl von rund 80 Personen betreuen wir über 1000 Kunden in Österreich. Unser hervorragendes Gesamtservice ist den Personalabteilungen österreichweit ein Begriff.
Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir eine/n
Als Unternehmen der Sage-Group, einem börsennotierten Konzern, können wir verstärkt auf internationale Beziehungen und Know-how zugreifen. Mit einer Mitarbeiteranzahl von rund 80 Personen betreuen wir über 1000 Kunden in Österreich. Unser hervorragendes Gesamtservice ist den Personalabteilungen österreichweit ein Begriff.
Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir eine/n
Data Scientist (m/w/d)
Ihr Aufgabengebiet
Masterstudium & Praxisprojekte im Blutspendewesen
Ihr Profil
Du befindest dich im Masterstudium im Bereich Data Science, Statistik, Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einem verwandten Studiengang mit starkem analytischem Fokus?
Du möchtest dein Wissen praxisnah anwenden, KI-Methoden und Datenmodelle in der realen Welt erproben und dabei gesellschaftlich sinnvolle Projekte vorantreiben?
Dann bist du bei uns genau richtig!
Wir suchen einen engagierten und motivierten Studierenden, der/die unser Team im Blutspendedienst bei datengetriebenen und KI-gestützten Projekten unterstützt – mit dem Ziel, unsere Prozesse durch Predictive Analytics, künstliche Intelligenz, datenbasierte Planung und transparente Berichte weiterzuentwickeln.
Wir setzen uns für ein vielfältiges und inklusives Arbeitsumfeld ein und freuen uns über Bewerbungen von Menschen jeden Geschlechts, Alters, kulturellen oder sozialen Hintergrunds, sexueller Identität sowie von Menschen mit Behinderungen.
Wir bieten Ihnen
Entwicklung und Umsetzung datenbasierter Analysen zur Prognose von Blutspendeaufkommen, Spender:innenverhalten, Lagerentwicklung und regionalem Bedarf (Predictive Analytics)
Erstellung und Training von KI-Modellen zur Unterstützung bei der Spendenkampagnen-Planung, Spender:innenansprache oder Standortoptimierung
Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen zur Mustererkennung, Segmentierung und Klassifikation im Bereich Logistik, Supply Chain und Spender:innendaten
Analyse und Visualisierung von Prozess- und Logistikdaten (z.B. Transportzeiten, Lagerbewegungen, Materialverfügbarkeit)
Erstellung von Dashboards und Reports als operative und strategische Entscheidungsunterstützung
Möglichkeit zur Integration von Aufgabenstellungen in Masterarbeiten, Projektseminaren oder Praktika
Erstellung und Training von KI-Modellen zur Unterstützung bei der Spendenkampagnen-Planung, Spender:innenansprache oder Standortoptimierung
Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen zur Mustererkennung, Segmentierung und Klassifikation im Bereich Logistik, Supply Chain und Spender:innendaten
Analyse und Visualisierung von Prozess- und Logistikdaten (z.B. Transportzeiten, Lagerbewegungen, Materialverfügbarkeit)
Erstellung von Dashboards und Reports als operative und strategische Entscheidungsunterstützung
Möglichkeit zur Integration von Aufgabenstellungen in Masterarbeiten, Projektseminaren oder Praktika
Abgeschlossenes Bachelorstudium in den Bereichen Data Science, Statistik, Informatik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbaren Studienrichtungen
Laufendes Masterstudium in einer der oben genannten Studienrichtungen
Praktische Erfahrung (beispielsweise aus dem Studium) in Datenanalyse, statistischer Modellierung, Machine Learning und künstlicher Intelligenz
Vertrautheit mit gängigen Tools und Frameworks (z.B. Python, R, SQL, Power BI)
Interesse an Planungsprozessen im Gesundheitswesen, sowie an komplexen logistischen Abläufen
Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise, hohe Eigenverantwortung und Teamfähigkeit
Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
Laufendes Masterstudium in einer der oben genannten Studienrichtungen
Praktische Erfahrung (beispielsweise aus dem Studium) in Datenanalyse, statistischer Modellierung, Machine Learning und künstlicher Intelligenz
Vertrautheit mit gängigen Tools und Frameworks (z.B. Python, R, SQL, Power BI)
Interesse an Planungsprozessen im Gesundheitswesen, sowie an komplexen logistischen Abläufen
Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise, hohe Eigenverantwortung und Teamfähigkeit
Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift