Schwer heilende Wunden sind eine enorme Belastung für Patienten, Angehörige und Behandelnde. Machen Sie durch Ihr gestalterisches Mitwirken einen signifikanten Unterschied.

Wir entwickeln Produkte und Services, um Wunden bezahlbar zu heilen. Als wachsendes, zukunftsorientiertes inhabergeführtes Familienunternehmen investieren und arbeiten wir mit langfristiger Perspektive statt mit Priorität für kurzfristige Gewinnmaximierung. Hinter unseren Marken DRACO und Piratoplast stehen über 250 Menschen. Wirtschaftlichen Erfolg verbinden wir mit sozialem Engagement und arbeiten mit Partnern wie Werkstätten für Menschen mit Behinderung in der Region zusammen. Unser Leitgedanke „Hochleistung für Menschen, die uns brauchen“ und unsere Unternehmenswerte prägen unsere Zusammenarbeit: Leistung zählt mehr als Titel. Das leben wir mit ausgeprägter Kundenorientierung, interdisziplinären Arbeitsweisen und einer Lernkultur, in der klares Feedback zählt.

Wir sind davon überzeugt, dass KI-unterstütztes Arbeiten in den Bereichen Data Analytics und Engineering einen signifikanten Beitrag dazu leisten kann, die Wundversorgung und damit die Lebensqualität von Patienten deutlich zu verbessern.
Gleichzeitig bewegen wir uns in einem regulierten Markt (MDR/ISO 13485) mit vielfältigen Anforderungen, die gut durchdachte Lösungen erfordern.
Vielfältige Ideen und Anforderungen setzen konsequentes Priorisieren voraus.

Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Modellen, insbesondere in den Bereichen Predictive Analytics, Anomalie Erkennung, Kundensegmentierung/-scoring und datengestützter Entscheidungsfindungen haben,
Erfahrung in der Personalisierung von Marketingmaßnahmen auf Basis individueller Nutzungs-, Interaktions- und Verhaltensdaten sowie der Entwicklung von Empfehlungsalgorithmen sammeln konnten,
fundierte Kenntnisse in Datenanalyse-Tools und -Software-Lösungen (z.B. SQL, R, Python, Tableau, Power BI) mitbringen,
Cloud-Technologien (z. B. AWS, Azure, Google Cloud) und moderne Daten-Architekturen (z. B. Data Lakes, Data Mesh) und -Prozesse als Ihren Home Turf bezeichnen,
mindestens 5 Jahre Berufserfahrung in den Bereichen Data Management, Data Science, Data Engineering sowie mindestens 3 Jahre disziplinarische Führungserfahrung mitbringen,
die Fähigkeit haben, Teams zu inspirieren, eine Kultur der Innovation, interdisziplinären Zusammenarbeit und des Fokus´ auf unsere Kunden und damit auf Wertschöpfung zu fördern,
gerne mindestens 4 Tage in der Woche in Präsenz arbeiten wollen und Kommunikation für Sie ein wichtiger Faktor der Zusammenarbeit ist,
Track Record in Bezug auf den Aufbau sinnvoller Architekturen für proprietäre Daten und in Bezug auf KI-Einführungen mit signifikantem Impact vorweisen können,
ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Statistik, Mathematik, Wirtschaftsinformatik oder eine entsprechende Ausbildung mit kontinuierlicher und intensiver Weiterbildung haben,
fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift mitbringen.

Sie übernehmen die Gesamtverantwortung für den Bereich Daten – von der Datenbasis über die Entwicklung und Implementierung von Modellen bis hin zu deren messbarer Wirkung im Unternehmen und bei unseren Kunden. Daher liegen die Entwicklung und Umsetzung einer unternehmensweiten Datenstrategie in enger Zusammenarbeit mit relevanten Stakeholdern, z.B. aus Geschäftsleitung, Marketing, Content, Vertrieb, Produktentwicklung oder Operations, bei Ihnen.
Sie schaffen die Voraussetzungen für Mustererkennung, um unsere Kunden auf der Grundlage präziser Vorhersagen individuell anzusprechen und dadurch über messbare Wachstumsimpulse und Effizienzsteigerungen zur Wertschöpfung beizutragen.
Dazu identifizieren Sie im engen, aktiven Austausch mit den Fachbereichen strategisch sinnvolle Use Cases, priorisieren diese systematisch und operationalisieren sie.
Sie evaluieren neue Technologien und Methoden zur Verbesserung der Datenanalyse. Zusammen mit der IT entwickeln und implementieren Sie eine skalierbare, sichere und zukunftsfähige Datenarchitektur.
Ihr Ziel ist es, AI-Anwendungen wie Machine-Learning-Modelle oder Natural Language Processing für Kundeninteraktionen einzuführen, deren Nutzen im Unternehmen zu skalieren und gleichzeitig interne Prozesse zu optimieren, präzise Vorhersagen zu treffen und eine datengestützte Unternehmenskultur zu fördern.
Sie entwickeln und implementieren unternehmensweite Datenmanagementstrategien, -richtlinien und -prozesse, die Effizienz und Effektivität in allen Geschäftsbereichen sicherzustellen.
Sie etablieren und überwachen Data Governance, Data Quality und Compliance und bringen Standards in Einklang mit Datenschutzgesetzen (z. B. DSGVO) und internen Richtlinien.
Der Aufbau, die Leitung und kontinuierliche Weiterentwicklung eines interdisziplinären Data-, Data-Analytics, Data-Science- und AI-Teams ist Teil Ihres Anspruchs als Führungskraft.

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