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Data Science & Machine Learning for Life-Science (m/w/d)

📍 Berlin 🕒
Work Model
📍 Berlin
Employment
💼 Full-Time Direct
Recruitment Type
🛡️ Direct to HR Pipeline
🛡️
Human-Verified Opening: Inspected by Sarah Jenkins, CIPD • RemoteVault Editorial Team. Authenticated directly from Limebit GmbH's hiring pipeline • Zero recruiter markups or candidate fees. Verification Standards →

📋 Role Overview & Responsibilities

Limebit GmbH ist eine Data-Science- und Machine-Learning-Agentur mit Fokus auf den Life-Science-Sektor. Zu unseren Kunden zählen Krankenkassen, Krankenhäuser, Gesundheitsforschende Institute und Pharmaunternehmen. Gemeinsam entwickeln wir innovative Lösungen auf Basis von Medizindaten und leisten so einen nachhaltigen Beitrag zur Weiterentwicklung des Gesundheitswesens.

Unser Team wächst weiter – und dafür suchen wir eine Person, die uns im Bereich Data Science und Machine Learning aktiv unterstützt und sowohl fachlich als auch menschlich gut zu unserer Teamkultur passt.

Unser Developer-Team besteht aus Expert:innen aus den Bereichen Data Science, Machine Learning, Mathematik und Softwareengineering. Du arbeitest eng mit unseren Data Scientists und Machine-Learning-Engineers zusammen und bist von Anfang an in spannende Projekte eingebunden.

Damit sich unsere Kenntnisse gut ergänzen und wir dich schnell in verantwortungsvolle Aufgaben einarbeiten können, bringst du einen passenden Studienhintergrund sowie erste praktische Erfahrungen mit – zum Beispiel durch Projekte, Werkstudententätigkeiten oder erste Berufserfahrung. Gemeinsam mit dir entwickeln wir einen individuellen Karriereplan, der dir ermöglicht, deine fachlichen Stärken auszubauen und langfristige Ziele zu erreichen.

Seit zehn Jahren arbeiten wir in unserem Berliner Büro und sind zu einem eingespielten Team zusammengewachsen. Eine angenehme Arbeitsatmosphäre und ein wertschätzendes, herzliches Miteinander stehen bei uns an erster Stelle. Flache Hierarchien ermöglichen dir, aktiv an Entscheidungsprozessen teilzuhaben – gleichzeitig setzen wir eine selbstständige und verantwortungsbewusste Arbeitsweise voraus.

Diskriminierung aufgrund von Kultur, Hautfarbe, Handicap, Geschlecht oder sexueller Orientierung hat bei uns keinen Platz. Ein respektvoller Umgang miteinander sowie gegenseitige Aufklärung im Arbeitsalltag sind für uns selbstverständlich.

Aufgaben

Du wirst mit uns gemeinsam bei unseren Kunden aus dem Life-Science Sektor tätig sein. Deine Aufgaben werden dabei folgende Bereiche umfassen:

  • Beratung, Konzeptionierung und Projektmanagement von Data Science und Machine Learning Lösungen bei unseren Kunden
  • Softwaredevelopment mit gängigen Machine Learning und Statistik Bibliotheken (scikit-learn, SciPy, NumPy, Pandas, PyTorch, Tensorflow etc.) und typischen Tools (Git, GitFlow, GitHub, GitLab, Jira)
  • Literaturrecherche & Implementierung von Prototypen
  • ggf.: Lehrtätigkeiten im Bereich Data Science & Programmierung

Qualifikation

Folgende Qualifikationen sind notwendig:

  • Abgeschlossenes Studium in einem relevanten Fachbereich
    (z. B. Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik, Physik, Bioinformatik oder vergleichbar) oder vergleichbare praktische Erfahrung
  • Programmierkenntnisse in Python sowie praktische Erfahrung mit gängigen Data-Science- und Machine-Learning-Bibliotheken (z. B. NumPy, Pandas, SciPy, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow)
  • Verständnis von statistischen Methoden, Machine-Learning-Verfahren und deren Anwendungsfeldern
  • Erfahrung in der Zusammenarbeit in modernen Softwareentwicklungsprozessen, einschließlich Versionskontrolle und kollaborativer Entwicklungsworkflows (z. B. Git, GitHub/GitLab)
  • Erfahrung mit agilen Methoden wie Scrum und strukturierten Entwicklungszyklen (z. B. GitFlow)
  • Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift (mindestens C1) sind erforderlich, da unsere Kunden aus dem deutschen Gesundheits- und öffentlichen Umfeld stammen und eine sichere Kommunikation auf Deutsch voraussetzen. Gute Englischkenntnisse sind für den fachlichen Austausch und die Arbeit mit internationaler Literatur ebenfalls wichtig.

Folgende Qualifikationen sind wünschenswert:

  • Erfahrungen im Gesundheitssektor

Benefits

  • Ein flexibles Arbeitsumfeld in Raum, Zeit und Projekten
  • Individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten
  • Ein erfahrenes Management, das dir als Ansprechpartner:in jederzeit zur Verfügung steht und dir gleichzeitig viel Verantwortung überträgt
  • Keine unbezahlten Überstunden - ggf. geleistete Überstunden werden durch Freizeit ausgeglichen
  • Edenred-Karte mit monatlichem Budget zur freien Verwendung (z. B. für Verpflegung, Einkäufe oder Freizeitangebote)
  • Kostenloses Mittagessen im Büro
  • Kostenfreie Getränke & Snacks

Wer ist deine Ansprechpartner:in bei uns?

Wir sind klein genug und untereinander immer gut informiert, sodass du dich darauf verlassen kannst, in jeder Situation die Meinung, das Feedback und die Unterstützung des Teams zu erhalten.

Du wirst eng mit der Geschäftsführung und dem Team zusammenarbeiten. Florian und Philipp werden dich einarbeiten, dir ein bisschen was über die Geschichte von Limebit erzählen, dir dein neues Macbook überreichen und ganz persönlich willkommen heißen. Danach werdet ihr als Team gemeinsam an Kundenprojekten arbeiten.

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Frequently Asked Questions

How do I apply for the Data Science & Machine Learning for Life-Science (m/w/d) position at Limebit GmbH?

Click the “Apply for this Position” button on this page to submit your application directly to Limebit GmbH without recruitment intermediary fees.

Is this position eligible for remote work or visa sponsorship?

This position is located in Berlin with potential relocation and sponsorship assistance depending on candidate qualifications.

Are there any candidate fees on Hirely?

No. Hirely is completely free for candidates. We never charge registration fees or placement fees.

🛡️ Job Seeker Safety Advisory

Legitimate employers will never ask you to transfer funds, purchase equipment from unauthorized vendors, or pay application/visa fees. Hirely rigorously monitors listings, but always verify communication is from official corporate email domains.

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