Wearable Health Data Analyst — Signals & Insights

Wearable Health Data Analyst — Signals & Insights

Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Analysiere innovative Gesundheitsdaten und entdecke neue Biomarker.
  • Unternehmen: LIOM Health AG, ein führendes Schweizer Health-Tech Unternehmen.
  • Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit vielen Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitstechnologie mit deinen Datenanalysen.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse und Interesse an Gesundheitsforschung.

LIOM Health AG, ein Schweizer Health-Tech-Pionier, sucht einen Datenanalyse-Wissenschaftler, um modernste Analysen an experimentellen Daten zur Biomarkererkennung in In-vitro- und In-vivo-Proben durchzuführen. Sie werden Daten verarbeiten und auswerten, um die Qualität sicherzustellen, Leistungskennzahlen und Rauschmerkmale zu bewerten und Erkenntnisse im Vergleich zur Literatur und zu LIOM-Bibliotheken zu interpretieren, mit interner Dokumentation und abteilungsübergreifender Zusammenarbeit.

Wearable Health Data Analyst — Signals & Insights Arbeitgeber: Liom

LIOM Health AG ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Lösungen im Gesundheitsbereich fördert und seinen Mitarbeitenden eine dynamische Arbeitsumgebung bietet. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung sowie einer offenen Unternehmenskultur, die Zusammenarbeit und Kreativität schätzt, bietet LIOM Health AG einzigartige Vorteile in der pulsierenden Umgebung der Schweiz. Hier haben Sie die Möglichkeit, an vorderster Front der Gesundheitstechnologie zu arbeiten und einen bedeutenden Beitrag zur Verbesserung der Patientenversorgung zu leisten.

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Kontaktdaten:

Liom Recruiting-Team

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Wearable Health Data Analyst — Signals & Insights mit Bravour zu bestehen

Datenanalyse
Qualitätssicherung
Leistungsbewertung
Interpretation von Erkenntnissen
Zusammenarbeit zwischen Abteilungen
Kenntnisse in Biomarker-Detektion
Verarbeitung von experimentellen Daten