Informatiker für die Analyse medizinischer Daten mit Machine Learning-Verfahren (m/w/d) - Institut für Hausarztmedizin

Stellen-Nr. 813_2020

Universitätsklinikum Bonn

  • Vollzeit
  • Teilzeit
Das Universitätsklinikum Bonn
Wir vereinigen Exzellenz in Forschung, Lehre und Krankenversorgung.

Das Universitätsklinikum Bonn ist ein Krankenhaus der Maximalversorgung mit mehr als 1.300 Planbetten. Mit rund 33 Kliniken und 26 Instituten sowie 8.000 Beschäftigten gehört das UKB zu einem der größten Arbeitgeber in Bonn. Jährlich werden am UKB rund 50.000 Patienten stationär und rund 35.000 Notfälle versorgt sowie über 350.000 ambulante Behandlungen durchgeführt. Unsere Mitarbeiter sind in Medizin, Pflege, Verwaltung und Management (Personal, Finanzen, Bau, Technik, Einkauf), oder den Servicebereichen etc. tätig.

ab sofort

Über uns

Am Institut für Hausarztmedizin des Universitätsklinikums Bonn ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt folgende Stelle in Vollzeit (38,5 Std./Woche) oder Teilzeit (50% bis 100%) als wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) zu besetzen: Informatiker für die Analyse medizinischer Daten mit Machine Learning-Verfahren (m/w/d).

Die Stelle ist projektbezogen auf 3 Jahre befristet.

Ihre Aufgaben

Mitarbeit in einem interdisziplinären Team zur Versorgungsforschung für:

  • Wissenschaftliche Projektarbeit inkl. Auswertung medizinischer Datensätze mit Maschine-Learning-Verfahren (Literaturrecherche, Konzeption, Datenanalyse, Implementierung und Evaluierung medizinischer Daten mit Machine Learning)
  • Kooperation und Zusammenarbeit im interdisziplinären Team (Informatiker, Mediziner, Epidemiologen, etc.)
  • Erstellung von Publikationen

Ihr Profil

  • Diplom- oder einen Masterabschluss in Informatik, Bioinformatik oder verwandten Studiengängen
  • Fundierte Kenntnisse in den Bereichen Big-Data-Technologien, Machine Learning und entsprechender Tools, wie z.B. Java, Python und zumindest einem Deep Learning Framework, z.B. PyTorch oder Tensorflow, Datenbanken (SQL, NoSQL, etc.)
  • Praktische Erfahrungen in Projektarbeit, am besten mit Forschungsbezug
  • Interesse an interdisziplinärer wissenschaftlicher Arbeit im Bereich der Versorgungsforschung mit Schwerpunkt Machine Learning
  • Kommunikations- und Teamfähigkeit
  • Führerschein Klasse B (vormals Klasse 3)
  • Wunsch zum Abschluss einer weiteren Qualifizierungsstufe wie Promotion oder Habilitation
  • Einsatzfreude und Kooperationsbereitschaft
  • Beteiligung an der Lehre

Unser Angebot

  • Entgelt nach TV-L (inkl. Zusatzleistungen)
  • Flexibel für Familien: flexible Arbeitszeitmodelle, Möglichkeit auf einen Platz in der Kindertagesstätte und Angebote für Elternzeitrückkehrer*in
  • Vorsorgen für später: Betriebliche Altersvorsorge (VBL Zusatzversorgung im öffentlichen Dienst)
  • Clever zur Arbeit: Großkundenticket des VRS oder Möglichkeit eines zinslosen Darlehens zur Anschaffung eines E-Bikes
  • Bildung nach Maß: Geförderte Fort- und Weiterbildung (internes Seminarprogramm und individuelle Trainings/Coachings)
  • Start mit System: Strukturierte Einarbeitung (Onboarding, Mentoring und Einweisungen)
  • Gesund am Arbeitsplatz: Zahlreiche Angebote der Gesundheitsförderung (BGM)
  • Arbeitgeberleistungen: Vergünstigte Angebote für Mitarbeiter*innen

Kontakt

Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftige Bewerbung bis zum 26.02.2021.

Für Rückfragen stehen wir Ihnen gerne zur Vefügung: 

Prof. Dr. med. Birgitta Weltermann MPH (USA)
Institut für Hausarztmedizin
Universitätsklinikum Bonn
Venusberg-Campus 1, 53127 Bonn
Tel.: 0228-287-11156
E-Mail: hausarztmedizin@ukbonn.de

 

 

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. Bewerbungen werden in Übereinstimmung mit dem Landesgleichstellungsgesetz behandelt. Die Bewerbung geeigneter Menschen mit nachgewiesener Schwerbehinderung und diesen gleichgestellten Personen ist besonders willkommen.

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