Jahressonderzahlung, betriebliche Altersvorsorge
Flexibel für Familien : Flexible Arbeitszeitmodelle, Möglichkeit auf einen Platz in der Betriebskindertagesstätte und Angebote für Elternzeitrückkehrer*innen
Geförderte Fortbildung : Individuelle Entwicklungschancen durch Kurse, E-Learning und Coachings
Start mit System : Strukturiertes Onboarding
Gesund am Arbeitsplatz : Zahlreiche Angebote der Gesundheitsförderung, kostenlose Mitgliedschaft im UKB-Fitnessstudio
Arbeitgeberleistungen : Vergünstigte Angebote für Mitarbeiter*innen (Corporate Benefits)
Wir setzen uns für Diversität und Chancengleichheit ein. Unser Ziel ist es, den Anteil von Frauen in Bereichen, in denen Frauen unterrepräsentiert sind, zu erhöhen und deren Karrieren besonders zu fördern. Wir fordern deshalb einschlägig qualifizierte Frauen nachdrücklich zur Bewerbung auf. Die Bewerbung geeigneter Menschen mit nachgewiesener Schwerbehinderung und diesen gleichgestellten Personen ist besonders willkommen.
Übersetzung von klinischen Sachverhalten in IT-Anforderungen und IT-Lösungsmöglichkeiten
Mitarbeit in Forschungsprojekten zur Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz in der kardiovaskulären Forschung, insbesondere Anwendung, Evaluation und Weiterentwicklung von Lernalgorithmen, neuronalen Netzwerken oder Methoden des Maschinellen Lernens für medizinische Daten
Durchführung von Big-Data-Analysen
Koordination medizinischer Datensysteme hinsichtlich Datenqualität und -konsistenz sowie Sicherstellung der effizienten Bereitstellung standardisierter klinischer Daten für die medizinische Forschung und externe wissenschaftliche Kooperationspartner
Datenextraktion aus klinischen Primärsystemen, Datenvorbereitung und Nachbereitung, Konvertierungen und Anwendung von Techniken der Data-Augmentation
Entwicklung und Umsetzung von Strategien zur Digitalisierung klinischer Forschungsprozesse
Medizinische App-Entwicklung
Fortwährende Evaluierung neuer Technologien und Trends zur kontinuierlichen Verbesserung der IT-Forschungslandschaft
Schulung des Studienpersonals des Standortes
Erfolgreich abgeschlossenes Master- oder Diplomstudium der Medizininformatik, Bioinformatik, (Angewandten) Informatik oder vergleichbare Qualifikation
Promotion und/oder Erfahrung bei wissenschaftlichen Publikationen wünschenswert
Fähigkeit zur Übersetzung von klinischen Sachverhalten in IT-Anforderungen und IT-Lösungsmöglichkeiten
Erfahrungen in der integrierten Analyse medizinischer Daten, im Maschinellen Lernen sowie Kenntnisse in wissensbasierten Systemen, Requirements Engineering und Software-Engineering
Erste Kenntnisse von Terminologien wie LOINC, SNOMED-CT, Schnittstellenstandards wie HL7, FHIR, XML, DICOM sowie Erfahrungen mit medizinischen Informationssystemen wie KIS, PACS und LIS
Kenntnisse in mathematisch-statistischer Programmierung (z. B. MATLAB, R, SPSS, SAS, Python)
Idealerweise Erfahrung in der strukturierten Speicherung großer Datenmengen (SQL/noSQL-Datenbanken, DBMS, Data Warehousing)
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse