{"id":4049,"date":"2022-12-21T09:42:26","date_gmt":"2022-12-21T09:42:26","guid":{"rendered":"https:\/\/xplain-data.devsys.at\/?page_id=4049"},"modified":"2025-12-14T19:39:53","modified_gmt":"2025-12-14T19:39:53","slug":"karriere","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/xplain-data.de\/de\/karriere\/","title":{"rendered":"Karriere"},"content":{"rendered":"<div class=\"wpb-content-wrapper\"><p>[vc_row gap=&#8220;35&#8243;][vc_column][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]<\/p>\n<h2>Bei Xplain Data geht\u2019s ums echte Verstehen:<\/h2>\n<p><strong>Wir sind immer auf der Suche nach gro\u00dfartigen Kolleg:innen.<\/strong>[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]<strong>Wir machen sichtbar, <i>warum<\/i> etwas passiert \u2013 und finden kausale Zusammenh\u00e4nge in komplexen Daten. Unsere Technologie ist generisch einsetzbar \u2013 \u00fcberall dort, wo Ursache-Wirkung z\u00e4hlt; aktuell fokussieren wir uns auf die Bereiche Elektronikproduktion und HealthCare.\u00a0<\/strong><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Dich erwarten innovative Kundenprojekte und riesige, hochrelevante Datens\u00e4tze aus o.g. Branchen \u2013 von Millionen Patient:innen bis zu Milliarden Diagnosen und Produktionsparametern. Unsere Mission: Ursache-Wirkungs-Beziehungen aufzudecken und echten Impact zu schaffen.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;335551550&quot;:2,&quot;335551620&quot;:2}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Wir sind ein kleines, hochmotiviertes Remote-Team von Data-Enthusiasten. Und suchen Menschen, die sich als Innovatoren begreifen: neugierig, hartn\u00e4ckig, unternehmerisch denkend \u2013 und bereit, die Zukunft der Causal AI mitzugestalten. Bei uns arbeitest Du mit modernsten, patentierten Tools, bist Teil eines spannenden KI-Trends und eines Scale-ups mit echtem Wachstumspotenzial.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;335551550&quot;:2,&quot;335551620&quot;:2}\"> \u00a0<\/span><span data-contrast=\"auto\">Du bekommst die Chance, Xplain Data aktiv mit aufzubauen \u2013 und mitzuwachsen. Bei uns musst du nicht in eine Form passen \u2013 du kannst die mitgestalten.<\/span>[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]<\/p>\n<h3><b><span data-contrast=\"auto\">Benefits:<\/span><\/b><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:true,&quot;134233118&quot;:true,&quot;201341983&quot;:0,&quot;335559740&quot;:240}\">\u00a0<\/span><\/h3>\n<p><b><span data-contrast=\"auto\">Flexible Arbeitszeiten<\/span><\/b><span data-contrast=\"auto\">: Wir geben dir Spielraum, deinen Arbeitstag f\u00fcr dich sinnvoll zu gestalten \u2013 mit Abstimmung im Team.<\/span><br \/>\n<b><span data-contrast=\"auto\"><br \/>\nWork from anywhere: <\/span><\/b><span data-contrast=\"auto\">Ob Homeoffice, H\u00fctte in den Bergen oder Hotel im europ\u00e4ischen Ausland \u2013 im gesetzlich m\u00f6glichen Rahmen arbeitest du einfach dort, wo du am produktivsten bist.<\/span><br \/>\n<b><span data-contrast=\"auto\"><br \/>\nOffsite-Teammeetings: <\/span><\/b><span data-contrast=\"auto\">Zweimal im Jahr treffen wir uns pers\u00f6nlich \u2013 an richtig sch\u00f6nen Orten, die Inspiration (und gute Laune) garantieren.<\/span><\/p>\n<p>Wenn du begeistert bist von Data Analytics und neuen Machine-Learning-Technologien und gerne in einer unternehmerischen Umgebung arbeiten m\u00f6chtest, freuen wir uns drauf, von dir zu h\u00f6ren. Bitte sende deine Unterlagen an <a href=\"mailto:hr@xplain-data.com\">hr@xplain-data.com<\/a>.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row gap=&#8220;35&#8243;][vc_column width=&#8220;1\/2&#8243;]<div class=\"xplain_content_box type_left\"><div class=\"xplain_content_box_inner\"><h2>JOB OFFER (REMOTE): Data Scientist &amp; Solution Manager (Health) (F\/M\/D)<\/h2><div class=\"content_box_content\"><p>Als <strong>Data Scientist<\/strong> und <strong>Solution Manager<\/strong> <strong>HealthCare<\/strong> gestaltest du unsere L\u00f6sungen und unseren Marktansatz f\u00fcr gesetzliche Krankenversicherungen sowie weitere Akteure im Gesundheitswesen. In enger Zusammenarbeit mit Kunden und Partnern entwickelst du skalierbare, wiederholbare L\u00f6sungen und unterst\u00fctzt bzw. leitest Kundenprojekte. Du verbindest Marktverst\u00e4ndnis, Kundenorientierung und analytische Expertise, um wertorientierte L\u00f6sungen auf Basis unserer Causal AI- und ObjectAnalytics-Technologie zu definieren. Gemeinsam mit dem internen Entwicklungsteam entwirfst du analytische L\u00f6sungsrahmen und treibst die strategische Weiterentwicklung unserer L\u00f6sungen f\u00fcr den HealthCare-Markt voran.<\/p>\n<p><strong>Deine Aufgaben:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Leiten von Kundenworkshops, Support von Proof of Concept (PoC)- und Implementierungsprojekten<\/li>\n<li>Analyse von Gesundheitsdaten zur Ableitung datengetriebener Verbesserungen und kausaler Effekte<\/li>\n<li>Kooperation mit Kunden und Partnerorganisationen, um analytische Ziele zu verstehen und die L\u00f6sungsanpassung zu validieren<\/li>\n<li>Definition von analytischen L\u00f6sungskonzepten und Wertversprechen f\u00fcr GKVen, basierend auf Kundenanforderungen und Sektor-spezifischen Herausforderungen<\/li>\n<li>Durchf\u00fchrung von Marktanalysen, um wirkungsvolle Anwendungsf\u00e4lle, Entscheidungsprozesse und Akzeptanz-Treiber im Gesundheits\u00f6kosystem zu identifizieren<\/li>\n<li>Zusammenarbeit mit Data-Science- und Engineering-Teams bei Entwurf, Validierung und Implementierung von analytischen Arbeitsabl\u00e4ufen und Prototypen<\/li>\n<li data-hveid=\"CAEIBRAA\" data-complete=\"true\" data-sae=\"\"><span class=\"T286Pc\" data-sfc-cp=\"\" data-complete=\"true\">Vertretung der Kunden- und Marktperspektive gegen\u00fcber Produktmanagement und Strategie zur Sicherstellung der Relevanz und Skalierbarkeit der L\u00f6sung<\/span><\/li>\n<li>Entwicklung von Go-to-Market-Botschaften, Demo-Szenarien und Sales Enablement-Inhalten f\u00fcr den Gesundheitsbereich in Zusammenarbeit mit Marketing und Vertrieb<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Dein Profil:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Berufserfahrung im Gesundheitswesen, idealerweise bei GKVen<\/li>\n<li>Tiefes Verst\u00e4ndnis von Gesundheitsdaten und -prozessen (Versorgungspfade, Kostentreiber, Qualit\u00e4tskennzahlen etc.)<\/li>\n<li>Nachgewiesener Hintergrund in analytisch getriebener L\u00f6sungs-, bzw. Gesch\u00e4ftsentwicklung oder Beratung<\/li>\n<li>Praktische Erfahrung in Python sowie in Datenanalyse, -modellierung oder maschinellem Lernen<\/li>\n<li>Sichere Vermittlung analytischer Ergebnisse an nicht-technische Zielgruppen<\/li>\n<li><strong>Gute Deutschkenntnisse<\/strong><\/li>\n<li>Strukturierter, proaktiver und kollaborativer Arbeitsstil<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Folgende Skills sind ein Plus:<\/b><br \/>\nErfahrung mit kausaler Inferenz, statistischer Modellierung oder fortgeschrittener Analytik im Gesundheitswesen ist von Vorteil. Die Rolle erfordert die F\u00e4higkeit, fachliche Expertise mit datengest\u00fctztem Denken zu verbinden, um wirkungsstarke kausale KI-L\u00f6sungen f\u00fcr den Gesundheitssektor zu entwickeln und strategisch zu positionieren. Kenntnisse internationaler Gesundheitsm\u00e4rkte sind ebenfalls von Nutzen.<\/p>\n<p>Wir freuen uns auf deine Bewerbung mit Zeugnissen und Referenzen unter <a href=\"mailto:hr@xplain-data.com\"><u>hr@xplain-data.com<\/u><\/a>.<\/p>\n<p><strong>Was du wissen musst:<\/strong><\/p>\n<p>Vertragsart: Unbefristet<br \/>\nArbeitszeit: Vollzeit<br \/>\nStandort: Remote<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>[\/vc_column][vc_column width=&#8220;1\/2&#8243;]<div class=\"xplain_content_box type_left\"><div class=\"xplain_content_box_inner\"><h2>JOB OFFER (REMOTE): Data Scientist Industry (F\/M\/D)<\/h2><div class=\"content_box_content\"><p>Als <strong>Data Scientist Industry<\/strong> nutzt du fortschrittliche Analysen, Machine Learning und Causal AI, um Leistungstreiber und Optimierungspotenziale in diskreten Fertigungsumgebungen aufzudecken. In enger Zusammenarbeit mit Kunden und internen Stakeholdern analysierst du komplexe Industriedaten, entwickelst analytische Modelle und \u00fcbersetzt Erkenntnisse in konkrete Ma\u00dfnahmen mit messbarem operativem Mehrwert.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Deine Aufgaben:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Analyse von Fertigungsprozess- und Qualit\u00e4tsdaten, um Muster, Kausalzusammenh\u00e4nge und Verbesserungsm\u00f6glichkeiten zu identifizieren<\/li>\n<li data-hveid=\"CAEIBBAA\" data-complete=\"true\" data-sae=\"\"><span class=\"T286Pc\" data-sfc-cp=\"\" data-complete=\"true\">Entwicklung, Training und Validierung von maschinellem Lernen und kausalen Inferenzmodellen mithilfe unserer ObjectAnalytics \/ Causal AI-Plattform<\/span><\/li>\n<li>Kooperation mit dem Entwicklungsteam und Kunden, um den analytischen Ansatz mit den Gesch\u00e4ftszielen in Einklang zu bringen<\/li>\n<li>Umsetzung analytischer Ergebnisse in konkrete, datenbasierte Empfehlungen f\u00fcr operative Verbesserungen<\/li>\n<li>Unterst\u00fctzung von Kundenprojekten durch Datenerstellung, Modellimplementierung und Leistungs\u00fcberwachung<\/li>\n<li data-hveid=\"CAEIBBAC\" data-complete=\"true\" data-sae=\"\">Mitarbeit an der Entwicklung wiederverwendbarer analytischer Assets, Use Cases, Demos und technischer Sales-Enablement-Materialien<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u00a0<\/strong><\/p>\n<p><strong>Dein Profil:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Berufserfahrung in Data Science, Analytik oder angewandtem maschinellem Lernen, idealerweise in diskreter Fertigung oder Elektronikproduktion<\/li>\n<li>Sehr gute Python-Kenntnisse sowie Erfahrung mit g\u00e4ngigen Data-Science- und Machine-Learning-Frameworks<\/li>\n<li>Solides Verst\u00e4ndnis von Datenmodellierung, Feature Engineering und Evaluationsmethoden<\/li>\n<li>Kenntnisse industrieller Datenquellen und Systemlandschaften (MES, SCADA, IIoT, Datenbank- und Data Lake-Architekturen)<\/li>\n<li>Sichere Kommunikation analytischer Erkenntnisse gegen\u00fcber technischen und nicht-technischen Stakeholdern<\/li>\n<li><strong>Gute Deutschkenntnisse<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Folgende Skills sind ein Plus:<\/b><\/p>\n<p>Erfahrungen mit Root-Cause Analysen, kausaler Inferenz, digitalen Fabrikkonzepten oder statistischen Qualit\u00e4tsmethoden (z. B. SPC, DoE) sind von Vorteil. Die Rolle profitiert davon, Data Science mit Prozesswissen zu verbinden, um skalierbare, wirkungsvolle industrielle Analysel\u00f6sungen zu entwerfen.<\/p>\n<p>Wir freuen uns auf deine Bewerbung mit Zeugnissen und Referenzen unter <a href=\"mailto:hr@xplain-data.com\"><u>hr@xplain-data.com<\/u><\/a>.<\/p>\n<p><strong>Was du wissen musst:<\/strong><\/p>\n<p>Vertragsart: Unbefristet<br \/>\nArbeitszeit: Vollzeit<br \/>\nStandort: Remote<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>[\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>[vc_row gap=&#8220;35&#8243;][vc_column][vc_column_text css=&#8220;&#8220;] Bei Xplain Data geht\u2019s ums echte Verstehen: Wir sind immer auf der Suche nach gro\u00dfartigen Kolleg:innen.[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]Wir machen sichtbar, warum etwas passiert \u2013 und finden kausale Zusammenh\u00e4nge in komplexen Daten. 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Dann freuen wir uns, von Ihnen zu h\u00f6ren.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/xplain-data.de\/de\/karriere\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Karriere I Xplain Data GmbH\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Sind Sie begeistert von Data Analytics und innovativen AI\/ML Technologien? 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