Universitätsklinikum Freiburg

Doktorand*in (m/w/d)

Baden-Württemberg
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Doktorand*in (m/w/d)

Einblick in Ihre Aufgaben:

  • Aufbau, Betrieb und Weiterentwicklung einer kuratierten medizinischen Forschungsdatenbank (Datenmodell, Schema-Versionierung, Zugriffs- und Rollenkonzept)
  • Kuration und Qualitätssicherung heterogener klinischer Datenbestände, strukturiert und unstrukturiert: Bereinigung, Deduplizierung, Plausibilitätsprüfung, Annotation, Provenance-Dokumentation
  • Harmonisierung und Mapping auf klinische Standards (FHIR, ICD, LOINC, SNOMED CT) zur Interoperabilität mit Partnerstandorten
  • datenseitige Fundierung und Weiterentwicklung eines longitudinalen Krankheitszustandsmodells (State Model): Definition und Operationalisierung klinischer Zustände, Übergänge und Zeitachsen
  • Entwicklung und Validierung von Prognosemodellen auf Basis dieses Zustandsmodells, in methodischer Kooperation mit dem SFB „Small Data" — Schwerpunkt auf Verfahren für kleine, unvollständige und heterogene Stichproben (Regularisierung, Deep Generative Models, Unsicherheitsquantifizierung)
  • systematische Analyse des Zusammenhangs von Datenqualität, Kohortenzusammensetzung und Modellgüte (Bias, Drift, Generalisierbarkeit, Kalibrierung)
  • Implementierung und Evaluation föderierter Trainingsverfahren ohne Rohdatentransfer
  • Mitwirkung an Datenschutz- und Governance-Konzepten (DSGVO, Data Use Agreements)
  • Publikation und Präsentation der Ergebnisse

Ihr Profil:

  • Master in Medizininformatik, Informatik, Data Science, Biostatistik, Bioinformatik oder verwandtem Fach
  • sehr gute Kenntnisse in SQL und Python; Erfahrung im Datenbankdesign (relational und/oder NoSQL)
  • Erfahrung mit ETL-/Datenpipelines, Docker, Git, Versionierung von Daten und Code
  • Kenntnisse in statistischer Modellierung und maschinellem Lernen, insbesondere Prognose- und Zeitverlaufsmodelle; Erfahrung mit longitudinalen Daten von Vorteil
  • Kenntnisse klinischer Terminologien und Interoperabilitätsstandards von Vorteil
  • Sorgfalt, Dokumentationsdisziplin und Verständnis für regulatorische Anforderungen an klinische Daten
  • sehr gute Englischkenntnisse
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