Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenanalysen und arbeite mit großen Gesundheitsdatensätzen.
- Unternehmen: Johnson & Johnson, ein führendes Unternehmen im Bereich innovative Medizin.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten und Remote-Arbeitsoptionen.
- Warum dieser Job: Nutze deine Fähigkeiten in der Datenwissenschaft, um echte Auswirkungen im Gesundheitswesen zu erzielen.
- Qualifikationen: Master oder PhD in einem quantitativen Bereich und Erfahrung mit R und PostgreSQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Wir suchen einen motivierten und engagierten Postdoktoranden/Data Analysten, der unser dynamisches Team verstärkt. In dieser Rolle arbeiten Sie mit Kollegen in der J&J Innovative Medicine R&D Data Science & Digital Health-Organisation und kooperieren mit wichtigen Unternehmen innerhalb von JNJ Innovative Medicine (ehemals Janssen) sowie externen Partnern, einschließlich der OHDSI/EHDEN-Netzwerke und Public Private Partnerships wie IHI-Konsortien, um fortschrittliche Datenwissenschaft und Analytik anzuwenden, um zentrale Forschungsfragen zu beantworten. Sie haben die Möglichkeit, mit großen und vielfältigen Gesundheitsdatensätzen zu arbeiten, innovative Analysemethoden zu entwickeln und mit Experten auf diesem Gebiet zusammenzuarbeiten.
Der Postdoktorand/Data Analyst sollte über umfangreiche Erfahrungen in R und R-Studio verfügen, mit spezifischer Expertise im Datenbankmanagement mit PostgreSQL. Ihre Aufgaben umfassen die Unterstützung bei der Erstellung des analytischen Tool-Stapels und die Durchführung verwandter Analysen.
Hauptverantwortlichkeiten:
- Leitung der Entwicklung und Bewertung von Phänotypen (Kohortendefinitionsalgorithmen) in Zusammenarbeit mit multidisziplinären Teams.
- Unterstützung beim Aufbau und der Wartung von internen und Open-Source-Tools, Pipelines und Ressourcen.
- Entwurf und Implementierung von Datenanalyse-Studien/-projekten, einschließlich: Datenextraktions- und Vorverarbeitungsaufgaben zur Vorbereitung von Datensätzen für die Analyse, explorative Datenanalysen, innovative Ergebnisse/Datenvisualisierungstechniken, statistische und maschinelle Lernmodelle.
- Verfassen von Studienübersichten, Protokollen, Berichten, Methoden- und Ergebnisteilen für die Studiendokumentation, Registrierung, Einreichung bei Gesundheitsbehörden und Kommunikation.
- Kommunikation von Ergebnissen und Erkenntnissen durch Berichte, Präsentationen und Veröffentlichungen.
- Aktualisierung über die neuesten Entwicklungen in der Datenwissenschaft, Epidemiologie und Gesundheitsinformatik.
QUALIFIKATIONEN
Ausbildung: Master- oder Doktortitel in Public Health, Epidemiologie, Biostatistik, Datenwissenschaft, Gesundheits-/biomedizinischer Informatik, Informatik oder einem verwandten quantitativen Bereich.
Erfahrung und Fähigkeiten:
- Erforderlich: Nachgewiesene Erfahrung in der Analyse großer Gesundheitsdatensätze/realer Daten (EHR, Versicherungsansprüche, Registrierungsdaten).
- Benutzerebene Kenntnisse des Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP) Common Data Model und OMOP/OHDSI-Tools (Darwin, ATLAS, Cohort Diagnostics, Athena usw.).
- Beherrschung der Programmiersprache R, R-Studio, mit spezifischer Expertise im Datenbankmanagement mit PostgreSQL.
- Starke Programmierkenntnisse in Python sind von Vorteil.
- Beherrschung von SQL zur Datenmanipulation und Abfrage.
- Außergewöhnliche Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, sowohl unabhängig als auch im Team zu arbeiten.
- Effektive Kommunikations-, Schreib- und Präsentationsfähigkeiten, um komplexe Ergebnisse an nicht-technische Zielgruppen zu kommunizieren.
- Bevorzugt: Erfahrung in einer oder mehreren der folgenden Bereiche: Entwurf/Durchführung von Beobachtungsstudien, explorative Datenanalysen, statistische Modellierung, Zeit-bis-Ereignis-Analysen, vergleichende Effektivitätsanalysen, Kausal-Inferenzmethoden zur Minderung beobachteter und residualer Verfälschungen (z.B. Propensity Score Matching/Wichtung, instrumentelle Variablen, Zustandsübergangsmodelle).
Sonstiges:
- Dauer: 12 Monate
- Standort: Spanien
- Zusätzliche Standorte: Vereinigtes Königreich; Belgien; Schweiz, Niederlande, Frankreich und Deutschland.
- Remote-Arbeitsoptionen können fallweise in Betracht gezogen werden, sofern dies vom Unternehmen genehmigt wird.
Johnson & Johnson ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit und positive Maßnahmen fördert. Alle qualifizierten Bewerber werden unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Alter, nationaler Herkunft oder geschütztem Veteranenstatus berücksichtigt und nicht aufgrund von Behinderungen diskriminiert.
Postdoc: Real-World Data Scientist – OMOP & RWE Analytics Arbeitgeber: Johnson & Johnson
Johnson & Johnson ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inklusive und wertschätzende Unternehmenskultur fördert. Mit einem strukturierten Einarbeitungskonzept, vielfältigen Karrierechancen und einem hohen Spaßfaktor bei der Arbeit bietet das Unternehmen nicht nur eine unbefristete Anstellung, sondern auch zahlreiche Benefits im Bereich Gesundheit und finanzielle Sicherheit. In der Region Ost, die sich über Sachsen, Sachsen-Anhalt, Thüringen und Franken erstreckt, haben Mitarbeiter die Möglichkeit, in einem dynamischen Team zu arbeiten und aktiv zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung beizutragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Postdoc: Real-World Data Scientist – OMOP & RWE Analytics erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Johnson & Johnson zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Postdoc: Real-World Data Scientist – OMOP & RWE Analytics mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Postdoc: Real-World Data Scientist – OMOP & RWE Analytics bei Johnson & Johnson gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Johnson & Johnson vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Johnson & Johnson entscheidend sein!
