Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite innovative Forschungsprojekte zur Verbesserung der Behandlung neurologischer Erkrankungen.
- Unternehmen: Die Universität zu Lübeck, führend in Lebenswissenschaften und interdisziplinärer Forschung.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Karriereentwicklung und ein wettbewerbsfähiges Gehalt.
- Weitere Informationen: Interdisziplinäres Team mit exzellenter Unterstützung für akademische Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Arbeite an international anerkannten Projekten und mache einen echten Unterschied in der Medizin.
- Qualifikationen: Medizinische Ausbildung oder PhD in Data Science mit Erfahrung in der Gesundheitsdatenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
About the Organization
The University of Lübeck is one of Germany's leading life sciences universities, recognized for excellence in research, innovation, and interdisciplinary collaboration.
Working closely with the University Hospital Schleswig-Holstein (UKSH), the institution conducts world‑class research in medicine, neuroscience, health sciences, and biomedical engineering while advancing patient care and scientific discovery.
About the Role
The University of Lübeck is seeking a Physician or Data Science Researcher to join its Department of Neurology, focusing on neurovascular research.
This position offers the opportunity to lead innovative research projects using real‑world healthcare data, statistical modeling, and epidemiological methods to improve the understanding and treatment of neurological diseases such as stroke and other neurovascular conditions.
The role is available on a full‑time or part‑time basis with an initial three‑year contract and the possibility of long‑term employment.
Key Responsibilities
- Design and conduct research projects using large‑scale healthcare and routine clinical datasets.
- Perform statistical analyses using data sources such as Tri Net X, DESTATIS, health insurance databases, and clinical registries.
- Conduct systematic reviews and meta‑analyses.
- Apply advanced causal inference methods to observational healthcare data.
- Collaborate with national and international research partners.
- Lead scientific studies from concept through publication.
- Contribute to grant proposals and external research funding applications.
- Participate in teaching and academic activities if desired.
- Provide clinical patient care if applicable and desired.
Qualifications
- Medical degree with licensure and experience in neurovascular or cardiovascular research, or a Ph D in Data Science or a related scientific discipline.
- Strong knowledge of statistical analysis methods for healthcare data.
- Practical experience using statistical software such as
- R or
SAS .
- Experience working with real‑world healthcare databases, including Tri Net X, DESTATIS, or insurance claims data.
- Knowledge of causal inference methods, including IPTW, Propensity Score Matching (PSM), and Target Trial Emulation.
- Experience conducting meta‑analyses is desirable.
- Strong interest in medical research and interdisciplinary collaboration.
- Excellent German language skills (written and spoken).
- Preferred Qualifications
- Degree or additional training in Epidemiology.
- Board Certification in Neurology.
- Experience in neurovascular clinical research.
- Scientific publication record and grant‑writing experience.
Benefits
- Opportunity to work on internationally recognized neurovascular research projects.
- Collaborative, interdisciplinary research environment.
- Long‑term career development opportunities.
- Support for habilitation and academic advancement.
- Flexible working hours and work‑life balance.
- Extensive collaboration with experienced statisticians, clinicians, and researchers.
- Option to combine research, teaching, and clinical practice.
- Competitive salary under German public sector agreements (TV‑Ä or TV‑L, depending on responsibilities).
- Equal Opportunity
The University of Lübeck welcomes applications from qualified candidates of all backgrounds and is committed to providing an inclusive, diverse, and supportive academic and research environment.
#J-18808-Ljbffr
Data Science Arbeitgeber: Torentify
Professional Careers ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem flexiblen und unterstützenden Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Kundenservice und individueller Entwicklung fördert das Unternehmen eine positive Arbeitskultur, in der Mitarbeiter durch Schulungen und Zugang zu branchenführenden Ressourcen wachsen können. Die vollständig remote Arbeitsweise ermöglicht es den Angestellten, ihre Work-Life-Balance optimal zu gestalten und gleichzeitig in einem dynamischen Team zu agieren.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Science 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 Torentify 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 Data Science 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 Data Science bei Torentify gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Torentify 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 Torentify entscheidend sein!
