Postdoc Position: Wearable Data Analysis for ME/CFS and Post-COVID

Wir suchen einen postdoktoralen Forscher, der dem TRACK-PEM-Projekt beitritt, das die post-exertionelle Malaise (PEM) bei Menschen mit ME/CFS und post-COVID-Bedingungen untersucht. PEM ist eine Verschlechterung der Symptome nach körperlicher oder geistiger Aktivität. Der erfolgreiche Kandidat wird moderne Methoden der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens auf großangelegte longitudinale tragbare und Gesundheitsdaten anwenden. Ein zentrales Ziel des Projekts ist es, zu untersuchen, ob Muster in tragbaren Daten verwendet werden können, um PEM und verwandte Veränderungen in der Gesundheit zu identifizieren und zu klassifizieren. Die Arbeit umfasst die methodische Entwicklung und Analyse komplexer Zeitreihendaten, mit einem besonderen Fokus auf individuelle Variabilität und reale Gesundheitsdaten.

Der erfolgreiche Kandidat wird in eine Forschungsgruppe eingebettet sein, die sich der Untersuchung von Gesundheitssystemen als komplexe adaptive Systeme widmet, und eng mit Forschern aus den Bereichen computergestützte Gesundheit, Netzwerkmedizin, Epidemiologie, Datenwissenschaft und klinische Forschung zusammenarbeiten. Er wird die Möglichkeit haben, zu verwandten Forschungen über das unmittelbare TRACK-PEM-Projekt hinaus beizutragen und kollaborative methodische und wissenschaftliche Arbeiten innerhalb der größeren Forschungsgruppe zu entwickeln.

Ihr Profil

• Ein abgeschlossenes Doktoratsstudium oder eine gleichwertige Qualifikation in Datenwissenschaft, Statistik, Mathematik, Informatik, Physik, biomedizinischer Technik, Bioinformatik, Epidemiologie, öffentlicher Gesundheit oder einem verwandten quantitativen Bereich
• Ein starkes quantitatives Fundament und Erfahrung in statistischer Analyse, maschinellem Lernen, computergestützter Modellierung oder Zeitreihenanalyse
• Die Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten, methodische und wissenschaftliche Ideen beizutragen und effektiv innerhalb eines interdisziplinären Forschungsteams zusammenzuarbeiten
• Programmiererfahrung in Python, R oder einer vergleichbaren Sprache und Interesse an Gesundheitsdaten, digitaler Gesundheit, komplexen Systemen oder Netzwerkmedizin
• Fließende Englischkenntnisse
• Erfahrung mit tragbaren Daten, physiologischen Signalen, klinischer Forschung, ME/CFS oder post-COVID-Bedingungen ist von Vorteil, aber nicht erforderlich.

Wir bieten

• Eine vollständig finanzierte 2-jährige Postdoc-Position in einem interdisziplinären und internationalen Forschungsteam
• Die Möglichkeit, an einem wichtigen und herausfordernden Gesundheitsforschungsprojekt zu arbeiten
• Zugang zu klinischen und großangelegten tragbaren Datensätzen
• Individuelle Anleitung von einem internationalen Team von Beratern
• Wissenschaftliche Führung und Workshops zur beruflichen Entwicklung
• Praktische Erfahrungen, die mit den Karrierezielen in der Wissenschaft, der Regierung oder der Industrie übereinstimmen
• Schulung in den ethischen und technischen Aspekten der Arbeit mit realen Gesundheitsdaten

CSH setzt sich für Chancengleichheit am Arbeitsplatz ein. Die Einstellungsentscheidungen basieren auf den Anforderungen der Position, Qualifikationen, Verdiensten und organisatorischen Bedürfnissen. Wir ermutigen Bewerbungen von Gruppen, die in der Wissenschaft unterrepräsentiert sind. Personenbezogene Daten werden gemäß den geltenden Gesetzen und der Datenschutzrichtlinie von CSH verarbeitet.