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Wissenschaftlicher Mitarbeiter (gn*) / PostDoc (gn*) Data Science / Statistik / Mathematik / Bioinformatik
Münster
Aktualität: 31.08.2024
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31.08.2024, Universitätsklinikum Münster
Münster
Wissenschaftlicher Mitarbeiter (gn*) / PostDoc (gn*) Data Science / Statistik / Mathematik / Bioinformatik
Über uns:
Das Universitätsklinikum Münster ist eines der führenden Krankenhäuser Deutschlands. Eine solche Position erlangt man nicht nur durch Größe und medizinische Erfolge. Wichtig ist das Engagement jedes Einzelnen. Wir brauchen Ihr Engagement, um selbst im Kleinen Großes für unsere Patienten leisten zu können. Dafür bieten wir Ihnen viele Möglichkeiten, damit Sie selbst weiter wachsen können.
Die medizinische Forschung hat im Laufe der letzten Jahrzehnte große Erfolge erzielt. Wollen Sie an einer zentralen Stelle mithelfen, diese Erfolgsgeschichte weiterzuschreiben? Das IBKF verfügt über eine langjährige biometrische Erfahrung in medizinischen Forschungsprojekten. Daher werden Sie von kompetenter Seite bei Ihrer Arbeit betreut und in ein Team netter Kollegen (gn*) aufgenommen.
Aufgaben:
- Der Schwerpunkt der ausgeschriebenen Stelle ist angesiedelt im DFG-geförderten Drittmittelprojekt »Predicting antimicrobial resistance with machine learning (ML) algorithms« (Projektleiter Raphael Koch). Mit Methoden des maschinellen Lernens soll untersucht werden, ob Vorhersagen hinsichtlich der Wirksamkeit potenziell geeigneter Antibiotika möglich sind, bevor die Testergebnisse zu Resistenzen aus dem Labor vorliegen. Das Projekt wird in Kooperation mit dem Institut für Medizinische Mikrobiologie und dem Institut für Medizinische Informatik durchgeführt.
- Vorbereitung, Durchführung und statistische Auswertung des DFG-Projekts
- Auswahl der ML-Algorithmen sowie Entwicklung und Programmierung von ML-Pipelines für jede Antibiotika- und Erregerkombination
- Modellbildung inklusive Preprocessing, Tuning, Variablenselektion und Validierung
- Vorstellung der Ergebnisse auf wissenschaftlichen Kongressen
- Methodische Betreuung weiterer medizinischer Forschungsprojekte, statistische Methodenforschung sowie Beteiligung an Lehre und biometrischer Beratung
Qualifikationen:
- Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder Diplom) in Data Science, (Bio-)Statistik, Mathematik oder Bioinformatik
- Abgeschlossene Promotion oder mindestens 3-jährige Berufserfahrung
- Weitreichende und tiefgehende Fachkenntnisse in den Bereichen Maschinelles Lernen, Datenanalyse und Statistik
- Fähigkeit zum analytisch-methodischen Arbeiten
- Kommunikationsvermögen, auch auf Englisch, in Wort und Schrift
- Kenntnisse in der Anwendung gängiger Statistiksoftware (R, mlr3-Pakete, SAS) sind wünschenswert
- Interesse, neue methodische Gebiete zu erschließen und diese weiterzuentwickeln
- Bereitschaft zur Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams
Wir bieten:
Wir bieten Ihnen einen interessanten und vielseitigen Arbeitsplatz mit anspruchsvollen Aufgaben und die Möglichkeit, Ihre Erfahrungen aus Ihrem Hochschulstudium und Ihrer praktischen Tätigkeit in dieses wichtige Forschungsfeld einzubringen. Wir bieten Ihnen abwechslungsreiche Aufgaben mit Eigenverantwortung und Gestaltungsspielräumen sowie die Mitarbeit in einem ambitionierten, motivierten und wertschätzenden Team. Ihr Wunsch zur Promotion oder Habilitation wird von uns gerne unterstützt.
Unser Kontakt:
Bei Rückfragen wenden Sie sich bitte an Dr. rer. medic. Raphael Koch unter T 0251-83 58361.
Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung über unser Karriereportal bis zum 22.09.2024 .
Universitätsklinikum Münster
Albert-Schweitzer-Campus 1, Gebäude D5 . 48149 Münster . www.ukm.de
Weitere Informationen:
Aufgrund der gesetzlichen Vorgaben ist eine Tätigkeit bei uns nur mit vollständigem Impfschutz gegen Masern möglich.
Das UKM unterstützt die Vereinbarkeit von Beruf und Familie und ist daher seit 2010 als familienbewusstes Unternehmen zertifiziert. Es besteht grundsätzlich die Möglichkeit der Teilzeitbeschäftigung. Die Bewerbung von Frauen wird begrüßt; im Rahmen der gesetzlichen Vorschriften werden Frauen bevorzugt eingestellt. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung besonders berücksichtigt.
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