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Aufgaben

• Entwickle datenbasierte Strategien zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung.
• Arbeite eng mit erfahrenen Datenwissenschaftlern zusammen.
• Erforsche neue Technologien in KI und Datenanalyse.

Fähigkeiten

• Master-Studium in einem relevanten Bereich, z.B. Mathematik oder Informatik.
• Kenntnisse in Python oder R erforderlich.
• Starke Kommunikations- und Teamfähigkeiten notwendig.

STELLENBESCHREIBUNG:

Praktikumsmöglichkeit: Datenwissenschaft (Team für fortgeschrittene Analytik)

Bei Abbott glauben wir daran, Menschen zu ermächtigen, gesünder und erfüllter zu leben. Mit einer Präsenz in über 160 Ländern und einem vielfältigen Team von 114.000 Kollegen setzen wir uns für Innovationen in der Diagnostik, Medizintechnik, Ernährung und Pharmazie ein.

Wir suchen einen neugierigen, kollaborativen und wirkungsorientierten Praktikanten in der Datenwissenschaft , der unserem Team für fortgeschrittene Analytik in den globalen Hauptsitz von EPD in Basel beitritt. Dies ist eine einzigartige Gelegenheit, zu bedeutenden Gesundheitslösungen beizutragen und gleichzeitig Ihre Fähigkeiten in einer unterstützenden und integrativen Umgebung zu entwickeln.

Standort: Allschwil-Basel, Schweiz
Dauer: 6 Monate
Abteilung: Abbott Established Pharmaceutical Division (EPD)

Warum zu uns kommen?

• Zweckorientierte Arbeit : Ihre Beiträge werden dazu beitragen, datengestützte Strategien zu entwickeln, die die Gesundheitsversorgung weltweit verbessern.

• Inklusive Kultur : Wir schätzen vielfältige Perspektiven und fördern eine Kultur, in der jeder – unabhängig von Geschlecht, Herkunft oder Erfahrung – gedeihen kann.

• Mentoring & Wachstum : Sie werden eng mit erfahrenen Datenwissenschaftlern zusammenarbeiten und Unterstützung für Ihre berufliche Entwicklung erhalten.

Woran Sie arbeiten werden

• Untersuchen Sie Möglichkeiten zur Reduzierung der Latenz in LLMOps-Pipelines mithilfe von Techniken wie Modell-Destillation, Caching-Strategien und Prompt-Engineering.

• Forschung und Vorschlag von Rahmenbedingungen zur Automatisierung repetitiver Aufgaben durch Multi-Agenten-Kollaboration.

• Zusammenarbeit mit erfahrenen Datenwissenschaftlern, um Geschäftsherausforderungen in den Bereichen Betrieb, Finanzen und Lieferkette zu verstehen.

• Datenexploration, -bereinigung und -visualisierung durchführen, um Erkenntnisse zu gewinnen.

• Unterstützung von Modellentwicklungsabläufen, einschließlich Feature Engineering und Validierung.

• Dokumentation von Ergebnissen zur Förderung des Wissensaustauschs und der Reproduzierbarkeit.

• Neugierig bleiben und kontinuierlich über neue Technologien in KI und Datenwissenschaft lernen.

Was wir suchen