Über das Unternehmen
Am Universitären Herz- und Gefäßzentrum (UHZ) des Universitätsklinikums Hamburg-Eppendorf (UKE) wird klinische und translationale kardiovaskuläre Forschung direkt in die tägliche Patientenversorgung integriert. Das Zentrum verbindet umfassend phänotypisierte Kohortenstudien mit über 10.000 Teilnehmern, strukturierte Nachuntersuchungen und innovative patientenzentrierte Methoden durch vernetzte Smart-Health-Devices wie Wearables.
Projektkontext
AF-B-STEP ist ein EU-IHI-Konsortium (Förderung ab 2026), koordiniert durch das UHZ. Das Projekt untersucht die Optimierung und Individualisierung von Diagnose, Risikostratifizierung und Behandlung von Vorhofflimmern durch moderne kontinuierliche und intermittierende Monitoring-Tools. Das Konsortium vereint 18 Partner aus Wissenschaft, Industrie und Patientenorganisationen in Europa und Kanada und integriert Daten aus über 60 klinischen Studien mit 500.000 Patienten.
Aufgaben
- Entwurf und Betrieb der Dateninfrastruktur des Konsortiums
- Leitung von Analysen in einem der größten harmonisierten kardiovaskulären Datensätze (AF-BOLD mit Daten aus über 60 Studien)
- Entwurf und Implementierung von Pipelines für Datenharmonisierung, Qualitätssicherung und KI-gestützte Anomalieerkennung
- Koordination des zentralen Data-Science-Teams
- Betreuung von Nachwuchswissenschaftlern
- Entwicklung moderner Strategien zum Metadatenmanagement mit semantischer Anreicherung (SNOMED CT, LOINC)
- KI-gestützte Informationsextraktion aus klinischen Dokumenten
- Zusammenarbeit mit führenden akademischen Einrichtungen und Industriepartnern an Veröffentlichungen für klinische Leitlinien und regulatorische Entscheidungen
Anforderungen
- Master oder Promotion in Data Science, (Bio)Informatik, (Bio)Statistik oder verwandtem quantitativem Fachgebiet
- Mindestens zwei Jahre Berufserfahrung nach Studienabschluss
- Technische Exzellenz in Data Science und Data Engineering (GitHub-Präsenz, publizierte Paper oder Projektportfolio)
- Sichere Beherrschung von PyTorch
- Praktische Erfahrung in Microservice- und API-basierter Softwareentwicklung mit Qualitätsstandards
- Erfahrung mit relationalen Datenbanken (z.B. PostgreSQL) und Objektspeichern (z.B. MinIO)
- Versionskontrolle mit Git und GitLab, CI/CD-Pipelines
- Echte Neugierde für kardiovaskuläre Medizin, Ergebnisorientierung und ausgeprägtes Selbstmanagement
- Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch, Fähigkeit zwischen technischen und klinischen Partnern zu kommunizieren
Wünschenswert
- Erfahrung mit prospektiven und randomisierten klinischen Studiendaten, idealweise im kardiovaskulären Bereich
- Kenntnisse von Datenstandards für klinische Studien (CDISC SDTM/ADaM, SNOMED CT, LOINC)
- Praktische Kenntnisse in NLP und LLM-basierten Methoden zur Informationsextraktion
- Erfahrung mit Linux-Administratoraufgaben und Kubernetes-basierter Infrastruktur
Benefits
- Attraktive Bezahlung nach TVöD/VKA
- Krisensicherer Arbeitsplatz mit sinnstiftender Tätigkeit
- Strukturierte Einarbeitung und offener Wissensaustausch
- Umfangreiche Fort- und Weiterbildungsprogramme
- Mitgestaltung der Personalpolitik in berufsgruppen- und hierarchieübergreifenden Projekten
- Jobticket (Deutschlandticket) und Fahrradservice
- Familienfreundliches Arbeitsumfeld mit Kinderbetreuungskooperation und Pflegeberatung
- Gesundheits-, Präventions- und Sportangebote
- Mitarbeitendenrestaurant und weitere kulinarische Angebote