Die Präventive Kardiologie und Medizinische Prävention sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt
Wenn Sie wissen möchten, welche Anforderungen Sie für diese Stelle erfüllen müssen, lesen Sie weiter, um alle relevanten Informationen zu erhalten.
und befristet bis :
Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in / Data Scientist
(m/w/d)
Wir bieten Ihnen:
Vergütung gemäß Haustarifvertrag bei Vorliegen der
Eignungsvoraussetzung nach max. EG 13 sowie
zusätzliche Altersversorgung und Sozialleistungen
Zahlreiche Mitarbeiter-Angebote wie z.B.
Deutschland-Jobticket, Fahrradleasing und Teilnahme
an Vorteilsprogrammen
Kinderbetreuungsmöglichkeit, sofern Plätze verfügbar
Sehr gute Verkehrsanbindung
Ihre Aufgaben:
Entwicklung und Implementierung von Algorithmen zur
automatischen Erkennung und Korrektur von
Datenfehlern
Erstellen von Regeln und Modellen zur Überprüfung
von Datenkonsistenz und Plausibilität
Entwicklung intuitiver Schnittstellen für das
Studienpersonal zur Verbesserung der Dateneingabe
und -qualität
Konzeptionierung und Pflege von ELT-Pipelines zur
kontinuierlichen Datenverarbeitung und -integration
Planung und Implementierung einer modernen
Datenplattform inklusive Datenrepositorien
Beratung und Unterstützung bei Projekten im Bereich
des maschinellen Lernens
Ihr Profil:
Abgeschlossenes Studium in einer relevanten
Fachrichtung
Programmiererfahrung in Python oder R sowie
Kenntnisse in HTML, SQL, CSS
Kenntnisse in der Datenbankadministration sowie im
Auf- und Ausbau einer Data Warehouse Struktur
Erfahrung in der Konzeption von End-to-End
Datenprojekten in der medizinischen Forschung
Grundkenntnisse der medizinischen Terminologie
Erfahrung im Bereich Natural Language Processing
zur Auswertung unstrukturierter Textdaten
Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Kontakt:
UNIVERSITÄTSMEDIZIN
der Johannes Gutenberg-Universität Mainz
Präventive Kardiologie und Medizinische Prävention
Ihre Ansprechpartnerin bei fachlichen Fragen ist
Frau A. Hochgesand, Tel.:
Referenzcode:
www.unimedizin- Bei entsprechender Eignung werden schwerbehinderte Bewerber*innen (m/w/d) bevorzugt berücksichtigt.
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