Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ein kausal fundiertes Framework für Gesundheitsdatenanalyse und arbeite an innovativen Projekten.
- Unternehmen: Charité Universitätsmedizin Berlin - führendes Forschungsinstitut im Gesundheitsbereich.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, 30 Urlaubstage, Weiterbildungsmöglichkeiten und attraktive Zusatzleistungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit exzellenten Karrierechancen und interdisziplinärer Zusammenarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der biomedizinischen Forschung und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Master in Data Science oder verwandten Fächern und Programmierkenntnisse in R/Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Das Berlin Institute of Health in der Charité (BIH) widmet sich der biomedizinischen Translation. Seine Mission ist es, Forschungsergebnisse in personalisierte Prävention, Diagnostik und Therapie zu übertragen, um Patient*innen zu helfen und der Wissenschaft hierfür wirkungsvolle Werkzeuge bereitzustellen. Mit rund 750 Mitarbeitenden fokussiert das BIH auf translationale Methodenentwicklung, Präzisionsmedizin, regenerative Therapien und biomedizinische Datenwissenschaften.
Das QUEST Center for Responsible Research am Berlin Institute of Health (BIH) an der Charité entwickelt und implementiert neue Ansätze zur Unterstützung einer vertrauenswürdigen Durchführung und zur Lieferung nützlicher Ergebnisse im Einklang mit ethischen Ansprüchen der biomedizinischen Forschung.
Wir suchen für das Teilprojekt „Kausales Framework für anonymisierte und synthetische Gesundheitsdaten“ unter der Leitung von Dr. Jessica L. Rohmann zum 01.10.2026 befristet bis zum 30.09.2029 eine Doktorandin / einen Doktoranden (d/w/m) in Vollzeit (38,5h/Woche).
Im Mittelpunkt der Stelle steht die Entwicklung eines kausal fundierten Frameworks zur Bewertung anonymisierter und synthetischer Gesundheitsdaten im Kontext des Privacy-Utility-Trade-offs. Die Stelle umfasst Beiträge zu methodischen Entwicklungen, deren Evaluation sowie deren Anwendung und Validierung anhand klinischer und versorgungsnaher Daten.
Das erwartet Sie:
- Entwicklung und Weiterentwicklung eines kausal fundierten methodischen Frameworks zur Bewertung anonymisierter und synthetischer Gesundheitsdaten im Kontext des Privacy-Utility-Trade-offs
- Eigenständige Konzeption neuer Metriken zur Bewertung der kausalen Verlässlichkeit sowie Analyse der Auswirkungen datenverändernder Verfahren auf kausale Identifikation und Schätzung
- Methodische Untersuchung und Bewertung von Verfahren zur Anonymisierung und synthetischen Datengenerierung hinsichtlich ihrer Eignung für kausale Fragestellungen in der biomedizinischen Forschung
- Anwendung, Implementierung und Validierung der entwickelten Methoden an klinischen und versorgungsnahen Routinedaten
- Aktive Mitarbeit in einem standortübergreifenden, interdisziplinären Forschungskonsortium sowie eigenverantwortliche Mitwirkung und Koordination von Aufgaben in den Bereichen Datenzugang und -governance
- Aktive Mitarbeit an wissenschaftlichen Publikationen sowie an der Entwicklung von Tools und Materialien zur Unterstützung der Anwendung und Nutzung der Ergebnisse in der angewandten Gesundheitsforschung
- Präsentation der Ergebnisse auf Fachkonferenzen
Das bringen Sie mit:
- Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder Diplom) in Data Science, Medizininformatik, Biostatistik, Bioinformatik, Mathematik, Epidemiologie, Gesundheitsdatenwissenschaft oder einem verwandten daten- bzw. computerwissenschaftlichen Fach
- Ausgeprägtes Interesse an Gesundheitsdatenanalyse, digitaler Medizin sowie der Anwendung moderner Methoden zur Beantwortung biomedizinischer Fragestellungen
- Fähigkeit zur eigenständigen Einarbeitung in neue methodische Fragestellungen sowie deren strukturierte Bearbeitung
- Fundierte Programmierkenntnisse in R und/oder Python zur Aufbereitung, Analyse und Visualisierung komplexer biomedizinischer Datensätze
- Sicherer Umgang mit reproduzierbaren Analyse-Workflows einschließlich Versionskontrolle, Dokumentation und transparenter Forschungspraktiken
- Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Deutschkenntnisse sind nicht erforderlich, aber von Vorteil
- Teamfähigkeit, Kommunikationsstärke sowie eine selbstständige, strukturierte und sorgfältige Arbeitsweise bei hohem Verantwortungsbewusstsein und Eigeninitiative
- Wünschenswert sind Erfahrung im Umgang mit komplexen oder hochdimensionalen Gesundheitsdaten sowie Interesse an Methoden der kausalen Inferenz
Das bieten wir Ihnen:
- Eine abwechslungsreiche Tätigkeit in einem zukunftsweisenden Forschungsinstitut
- Entgeltgruppe E13 TVöD VKA-K
- Flexible Arbeitszeiten und Möglichkeit des mobilen Arbeitens
- 30 Urlaubstage pro Jahr (bei einer Fünf-Tage-Woche)
- Diverse Unterstützungsangebote um Berufsleben und Familie zu vereinbaren
- Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten
- Sehr gut erreichbarer und attraktiver Arbeitsplatz am Spreepalais am Dom, Anna-Louisa-Karsch-Str. 2, 10178 Berlin
Doktorandin / Doktorand (d/w/m) BIH QUEST Center (Team “Responsible Health Data Analysis”) Arbeitgeber: Charité Universitätsmedizin Berlin KdöR
Die Charité bietet Ihnen als Mitarbeiterin oder Mitarbeiter im Bereich Physikalische Medizin / Physiotherapie eine herausfordernde und abwechslungsreiche Tätigkeit in einem modernen Arbeitsumfeld. Profitieren Sie von einer professionellen Zusammenarbeit in einem interdisziplinären Team, attraktiven Mitarbeitervorteilen wie Vergünstigungen für Freizeitaktivitäten und einer betrieblichen Altersvorsorge, die Ihre Zukunft absichert. Zudem ist die Charité als familiengerechte Hochschule zertifiziert, was Ihnen eine ausgewogene Work-Life-Balance ermöglicht.
Kontaktdaten:
Charité Universitätsmedizin Berlin KdöR Recruiting-Team
