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 in einem internationalen Umfeld.
- Warum dieser Job: Nutze deine Fähigkeiten, um echte Auswirkungen in der Gesundheitsforschung zu erzielen.
- Qualifikationen: Master oder PhD in einem quantitativen Bereich und Erfahrung mit großen Datensätzen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Wir suchen einen motivierten und engagierten Postdoktoranden/Wissenschaftler für Datenanalyse, der unserem dynamischen Team beitritt. 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 wichtige 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.
HAUPTAUFGABEN
- 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 Fortschritte in der Datenwissenschaft, Epidemiologie und Gesundheitsinformatik.
QUALIFIKATIONEN
Bildung
- Master- oder Doktortitel in Public Health, Epidemiologie, Biostatistik, Datenwissenschaft, Gesundheits-/biomedizinischer Informatik, Informatik oder einem verwandten quantitativen Bereich.
Erfahrung und Fähigkeiten
- Nachgewiesene Erfahrung in der Analyse großer Gesundheitsdatensätze/realer Daten (EHR, Versicherungsansprüche, Registrierungsdaten).
- Benutzerebene Kenntnisse des Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP) gemeinsamen Datenmodells und OMOP/OHDSI-Tools (Darwin, ATLAS, Kohortendiagnostik, 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 kollaborativ zu arbeiten.
- Effektive Kommunikations-, Schreib- und Präsentationsfähigkeiten, um komplexe Ergebnisse an nicht-technische Zielgruppen zu kommunizieren.
Bevorzugt
- Erfahrung im Entwerfen/Durchführen von Beobachtungsstudien.
- Explorative Datenanalysen, statistische Modellierung, Zeit-bis-Ereignis-Analysen, vergleichende Effektivitätsanalysen, Methoden der kausalen Inferenz zur Minderung beobachteter und residualer Verwirrung (z. B. Propensity-Score-Matching/-Gewichtung, 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.
Erklärung zur Chancengleichheit, Vielfalt und Inklusion
Johnson & Johnson ist ein Arbeitgeber für Chancengleichheit und positive Maßnahmen. Alle qualifizierten Bewerber werden ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität, Alter, nationale Herkunft, geschützten Veteranenstatus oder Behinderung bei der Beschäftigung berücksichtigt. Alle qualifizierten Bewerber werden ohne Rücksicht auf Behinderung bei der Beschäftigung berücksichtigt.
Postdoctoral Scientist/Data Analyst - Real World Evidence (RWE) - OMOP Arbeitgeber: JOHNSON & JOHNSON
Johnson & Johnson bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung, in der Innovation und Zusammenarbeit im Mittelpunkt stehen. Als Postdoktorand/Datenanalyst im Bereich Real World Evidence haben Sie die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten mitzuarbeiten, die die Gesundheitsversorgung weltweit verbessern. Mit einem starken Fokus auf Vielfalt, Chancengleichheit und berufliche Weiterentwicklung fördert das Unternehmen eine Kultur, in der Ihre Ideen geschätzt werden und Sie in einem dynamischen Team von Experten arbeiten können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Postdoctoral Scientist/Data Analyst - Real World Evidence (RWE) - OMOP erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Stell Fragen, teile deine Interessen und zeige, dass du motiviert bist, Teil des Teams zu werden.
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen auf dich zukommen. Suche aktiv nach Möglichkeiten, indem du direkt auf Unternehmenswebseiten schaust und dich bewirbst. Wir bei StudySmarter empfehlen, unsere Website zu nutzen, um die besten Chancen zu finden!
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dir Gedanken über mögliche Fragen, die dir gestellt werden könnten, und übe deine Antworten. Zeige, dass du die Anforderungen der Stelle verstehst und wie deine Fähigkeiten dazu passen.
✨Zeige deine Leidenschaft!
Wenn du im Interview bist, lass deine Begeisterung für Datenanalyse und Gesundheitsforschung durchscheinen. Erkläre, warum du für diese Position brennst und was dich motiviert, in diesem Bereich zu arbeiten.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Postdoctoral Scientist/Data Analyst - Real World Evidence (RWE) - OMOP mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns, warum du dich für die Position als Postdoctoral Scientist/Data Analyst interessierst und was dich motiviert, Teil unseres Teams zu werden.
Betone deine relevanten Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine Erfahrungen mit großen Gesundheitsdatensätzen und den spezifischen Tools wie OMOP oder R klar hervorhebst. Wir wollen sehen, dass du die nötigen Fähigkeiten hast, um in dieser Rolle erfolgreich zu sein!
Sei präzise und strukturiert:Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende klare Absätze und Überschriften, um deine Qualifikationen und Erfahrungen übersichtlich darzustellen. Das macht es uns leichter, deine Eignung für die Stelle zu erkennen.
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und effizient bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei JOHNSON & JOHNSON vorbereitet
✨Verstehe die Daten
Mach dich mit den verschiedenen Datensätzen vertraut, die du in der Rolle analysieren wirst. Zeige im Interview, dass du die Herausforderungen und Möglichkeiten von großen Gesundheitsdaten verstehst und wie du innovative Analysemethoden anwenden kannst.
✨Bereite deine Projekte vor
Sei bereit, über frühere Projekte zu sprechen, insbesondere solche, die sich mit der Analyse von realen Daten befassen. Erkläre, wie du statistische Modelle oder maschinelles Lernen eingesetzt hast, um Erkenntnisse zu gewinnen, und bringe konkrete Beispiele mit.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Übe, komplexe Ergebnisse einfach und verständlich zu erklären. Du wirst oft mit nicht-technischen Kollegen kommunizieren müssen, also zeige, dass du in der Lage bist, deine Ergebnisse klar und prägnant zu präsentieren.
✨Bleib auf dem Laufenden
Informiere dich über die neuesten Entwicklungen in der Datenwissenschaft und Epidemiologie. Im Interview kannst du zeigen, dass du proaktiv bist und ein echtes Interesse daran hast, dein Wissen ständig zu erweitern.
