Über uns
Das University Heart and Vascular Centre (UHZ) des University Medical Center Hamburg-Eppendorf (UKE) definiert kardiovaskuläre Forschung neu, indem es groß angelegte klinische und translationale Wissenschaft direkt in die alltägliche klinische Versorgung integriert. Das Zentrum kombiniert tiefgehend charakterisierte Kohortenstudien mit über 10.000 Teilnehmern, umfassende Biobanking-Ressourcen, Langzeit-Nachverfolgung und patientenzentrierte Forschung durch Remote-Monitoring und vernetzte Wearables.
Die Rolle
Als Data Scientist / Biostatistician architektieren und betreiben Sie die Daten-Infrastruktur eines neu gegründeten EU-IHI-Konsortiums mit 18 akademischen, industriellen und Patientenorganisations-Partnern. Sie leiten Analysen aus einem der größten harmonisierten kardiovaskulären Datensätze (AF-BOLD) mit über 200.000 Patientenjahren Vorhofflimmerdaten von 60+ klinischen Studien mit insgesamt 500.000 Patienten.
Hauptaufgaben
- Architektur und Betrieb der Daten-Infrastruktur des Konsortiums
- Entwicklung und Implementierung von Pipelines zur halb-automatisierten Harmonisierung, Qualitätssicherung und KI-gestützter Anomalieerkennung
- Integration heterogener Datenquellen (strukturierte Datensätze, Cardiac-Device Remote-Monitoring, digitale EKGs, Wearable-Zeitreihen, Versicherungsdaten) in eine FAIR-konforme Ressource
- Koordination des Kern-Data-Science-Teams über das Konsortium hinweg
- Mentoring von Junior-Forschern
- Entwicklung moderner Metadaten-Management-Strategien mit semantischer Anreicherung (SNOMED CT, LOINC)
- Zusammenarbeit mit Daten-Eigentümern und Industriepartnern
- Publikation von Findings in führenden Fachzeitschriften mit Relevanz für klinische Leitlinien und regulatorische Entscheidungen
Anforderungen
- Master oder PhD in Data Science, (Bio)Informatik, (Bio)Statistik oder verwandtem quantitativem Feld
- Mindestens 2 Jahre postgraduale Berufserfahrung (dokumentiert im CV, Werkstudentenjobs/Praktika zählen nicht)
- Hervorragende technische Fähigkeiten in Data Science und Data Engineering (GitHub-Profil, Publikationen oder Projektportfolio erforderlich)
- Proficiency in PyTorch mit praktischer Erfahrung in modernen Microservice- und API-basierten Softwareentwicklung
- Solide Erfahrung mit relationalen Datenbanken (z.B. PostgreSQL), Object Storage (z.B. MinIO) und Versionskontrollsystemen
- Echte Neugier auf klinische kardiovaskuläre Medizin mit intrinsischer Motivation und ergebnisorientierter Denkweise
- Starke Selbstmanagement-Fähigkeiten
- Fließend Deutsch und Englisch in Wort und Schrift
- Fähigkeit, als Brücke zwischen technischen und klinischen Partnern zu fungieren
- Erfahrung im Mentoring von Junior-Forschern
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung in der Analyse von Daten aus prospektiven oder randomisierten klinischen Studien (idealerweise Kardiologie)
- Vertrautheit mit Standards für klinische Studiendaten (CDISC SDTM/ADaM) und medizinischen Ontologien (SNOMED CT, LOINC)
- Praktische Erfahrung mit NLP- und/oder LLM-basierten Methoden zur Informationsextraktion aus medizinischen Texten
- Erfahrung in Administration von Linux-basierten Forschungsinfrastrukturen
- Kubernetes-Erfahrung für Microservice-Architekturen und Workload-Automation
Benefits
- Attraktive Vergütung nach TV-Öd/VKA
- Sichere Anstellung mit bedeutungsvoller Arbeit und respektvoller Zusammenarbeit
- Umfassendes Onboarding und offener Wissensaustausch im Team
- Extensive Trainings- und Weiterbildungsprogramme
- Nachhaltige Mobilität: Subventionierung des Deutschlandtickets und Fahrradservice
- Familienfreundliches Arbeitsumfeld mit Kinderbetreuungsoptionen
- Umfassende Gesundheits-, Wellness- und Sportprogramme
- Vielfältige Essensoptionen in der Betriebskantine und Cafés