Data Manager (all genders) in Digital Cardiovascular Research at the University Heart & Vascula[...]

Am Universitätsherz- und Gefäßzentrum (UHZ) des Universitätsklinikums Hamburg-Eppendorf (UKE) definieren wir die kardiovaskuläre Forschung neu, indem wir großangelegte klinische und translationale Wissenschaft direkt in unsere alltägliche klinische Versorgung integrieren. Unser Ökosystem kombiniert tiefgehend phänotypisierte Kohortenstudien einschließlich Biobanking, strukturierte Nachverfolgungen und moderne computerassistierte Methoden.

Das neu gegründete Forschungsprojekt konzentriert sich auf das Thema "Risikostratifizierung für Vorhofflimmern und Herzinsuffizienz bei Personen mit seltenen Kardiomyopathie-Genvarianten unter Verwendung neuartiger Methoden". Das Projekt zielt darauf ab, großangelegte epidemiologische Daten, Cloud-Infrastrukturen und maschinelles Lernen zu verknüpfen, um prädiktive Modelle für Hochrisikopatienten zu entwickeln.

Ihre Rolle:

• Sie werden systematischen Zugang zu großen genomischen und phänotypischen Datenbanken (insbesondere UK Biobank und All of Us) schaffen und deren kontinuierliche Wartung übernehmen.
• Sie sind verantwortlich für das Datenmanagement und die Pipeline-Infrastruktur innerhalb dedizierter Cloud-Computing-Strukturen, wie DNAnexus und der All of Us Cloud-Infrastruktur.
• Sie strukturieren und harmonisieren die im Rahmen des klinischen Arbeitspakets (WP4) gesammelten Registrierungs- und Patientendaten, mit besonderem Schwerpunkt auf der Unterstützung der Wartung der TRUST-Kohorte.
• Sie koordinieren den datenschutzkonformen Datenaustausch sowie das Rechtemanagement zwischen den Postdocs und Doktoranden des Teams sowie der TRUST-Gruppe.
• Sie entwerfen und implementieren automatisierte Pipelines zur Qualitätssicherung und KI-unterstützten Anomalieerkennung in heterogenen klinischen Datensätzen.
• Sie etablieren einheitliche Code-Standards und Versionskontrollen, um eine reproduzierbare Datenverarbeitung im gesamten Projekt sicherzustellen.

Bitte bewerben Sie sich mit Ihrem Lebenslauf, einem Motivationsschreiben, in dem Sie Ihr Interesse an dem Projekt sowohl aus technischer (Infrastruktur, Cloud-Computing) als auch aus klinischer Perspektive darlegen, Referenzprojekten, die Ihre technische Kompetenz im Datenmanagement demonstrieren, sowie einer Beschreibung Ihres eigenen Beitrags dazu und den Kontaktdaten von vorzugsweise drei Forschern, die bereit sind, Empfehlungsschreiben abzugeben.

Diese Position ist zunächst auf drei Jahre befristet gemäß dem WissZeitVG. Eine Verlängerung wird erwartet und ist bereits für die zweite Phase des Emmy Noether-Projekts geplant. Teilzeitbeschäftigung kann unter bestimmten Umständen möglich sein.

Unser Angebot:

• Faire und transparente Vergütung gemäß unserem Tarifvertrag (TVöD/VKA) (€ xx,xxx – € xx,xxx), unter Berücksichtigung von Qualifikationen und Berufserfahrung.
• Zielgerichtete und individuelle berufliche Entwicklung auf technischer und Projektebene, die langfristige Perspektiven in einem sinnvollen Arbeitsumfeld bietet.
• Umfassende Fortbildungs- und Schulungsprogramme an unserer UKE Akademie für Bildung und Karriere.
• Möglichkeiten, unsere Personalpolitik "UKE INside" durch funktionsübergreifende und hierarchiefreie Projekte mitzugestalten.
• Nachhaltiges Pendeln: Zuschüsse für das Deutschlandticket als Jobticket und Dr. Bike Fahrradservice.
• Ausgezeichnete Gesundheits-, Präventions- und Sportprogramme.
• Familienfreundliches Arbeitsumfeld: Partnerschaften für Kinderbetreuung, kostenlose Ferienbetreuung, Beratung für Mitarbeiter mit pflegebedürftigen Angehörigen.
• Ein sicherer Arbeitsplatz, sinnvolle Arbeit und ein unterstützendes Teamumfeld.
• Strukturiertes Onboarding und offener Wissensaustausch innerhalb des Teams.
• Unser Mitarbeiterrestaurant bietet eine große Auswahl an kulinarischen Optionen; zusätzliche Optionen sind in den „Health Kitchen“-Cafés und Bistros sowie in einem Supermarkt direkt auf dem Gelände verfügbar.

Ihr Profil:

• Abgeschlossenes Studium in Data Science, (Bio)Informatik, (Bio)Statistik oder einem eng verwandten quantitativen Bereich.
• Technische Exzellenz in Data Science und Data Engineering, nachgewiesen durch ein aktives GitHub-Profil, peer-reviewed Publikationen oder ein vergleichbares Projektportfolio.
• Kenntnisse in PyTorch, kombiniert mit praktischer Erfahrung in der Entwicklung moderner Microservice- und API-basierter Software unter Einhaltung hoher Softwarequalitätsstandards.
• Solide Erfahrung im Umgang mit relationalen Datenbanken (z.B. PostgreSQL), Objektspeicher (z.B. MinIO) und Versionskontrollsystemen, einschließlich CI/CD-Pipelines mit Git und GitLab.
• Echte Neugier auf klinische kardiovaskuläre Medizin, intrinsische Motivation und eine stark ergebnisorientierte Denkweise sowie ausgeprägte Selbstmanagementfähigkeiten.
• Ein starker innerer Antrieb, die Übersetzung wissenschaftlicher Erkenntnisse in die klinische Praxis und Patientenversorgung voranzutreiben.
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch; die Fähigkeit, als effektive Brücke zwischen technischen und klinischen Partnern zu agieren.

Über uns:

Wir leben Vielfalt und schätzen Abwechslung. Wir bieten ein Arbeitsumfeld, das Chancengleichheit unabhängig von Alter, Geschlecht, sexueller Identität, Behinderung, ethnischer und sozialer Herkunft oder Religion gewährleistet. Dies wird durch unseren Beitritt zur Charta der Vielfalt bestätigt. Wir streben ausdrücklich an, den Anteil von Frauen in Führungspositionen, insbesondere unter wissenschaftlichem Personal in Forschung und Lehre, zu erhöhen. Frauen mit gleichwertigen Qualifikationen werden bevorzugt. Gleiches gilt im Falle einer Unterrepräsentation eines Geschlechts im ausgeschriebenen Bereich. Personen mit schweren Behinderungen mit gleicher Eignung, Kompetenz und beruflicher Leistung werden ebenfalls bevorzugt.