Wissenschaftlichen Angestellten als Data Scientist

• Abgeschlossenem wissenschaftlichem Hochschulstudium (Master, Diplom oder vergleichbar), z. B. in Data Science, Informatik, medizinischer Informatik oder einer verwandten quantitativen Fachrichtung
• Fundierten Kenntnissen in Statistik, Machine Learning und der methodisch sauberen Evaluation prädiktiver Modelle; nachweisliche Erfahrung in der Analyse medizinischer Daten
• Sehr guten Programmierkenntnissen in Python und R und praktischer Erfahrung mit einschlägigen Bibliotheken und Frameworks (z. B. pandas, NumPy, scikit-learn, XGBoost oder LightGBM; Kenntnisse in PyTorch oder TensorFlow)
• Kenntnissen in Explainable AI, insbesondere SHAP, sowie in der Visualisierung und nachvollziehbaren Aufbereitung von Analyseergebnissen, z. B. mit Matplotlib oder Seaborn
• Erfahrung mit LLMs, RAG und der strukturierten Verarbeitung medizinischer Leitlinien; Erfahrung mit API-basierter Bereitstellung von Modellen oder Services, z. B. FastAPI
• Ausgeprägter wissenschaftlicher Arbeitsweise, hohem Qualitätsbewusstsein sowie Erfahrung an der Erstellung reproduzierbarer Analysen und wissenschaftlicher Publikationen
• Sehr guter Kommunikations- und Teamfähigkeit in einem interdisziplinären Umfeld sowie sicherer Kommunikation in deutscher und englischer Sprache

• Eine wissenschaftlich anspruchsvolle Tätigkeit an der Schnittstelle von Digitaler Medizin, Data Science und klinischer Versorgung mit unmittelbarem Anwendungsbezug mit dem klinischen Schwerpunkt Digitale Notaufnahme und Digitale Anästhesie
• Mitarbeit in einem interdisziplinären Team aus Medizin, Gesundheitsberufen, Informatik, Gesundheitsökonomie, Recht/Datenschutz und Ethik
• Gestaltungsspielraum bei der Konzeption, methodischen Ausgestaltung und Evaluation digitaler und KI-gestützter Anwendungen für reale medizinische Versorgungsprozesse
• Die Möglichkeit, eigene wissenschaftliche Schwerpunkte einzubringen, Ergebnisse zu publizieren und an der Weiterentwicklung evidenzbasierter digitaler Medizin mitzuwirken
• Ein vielseitiges Methodenspektrum von Statistik und klassischem Machine Learning über Explainable AI bis hin zu LLM- und RAG-basierten Assistenzsystemen und Einsatz von LLMs und RAG zur strukturierten Verarbeitung medizinischer Leitlinien und Entwicklung quellengestützter klinischer Assistenzsysteme

• Universitätsklinikum Gießen und Marburg GmbH

• Berufserfahrung

• Kaufmännische Berufe (Sonstige)

INNOVATIV, FAMILIENFREUNDLICH, NAH AM PATIENTEN:

Das Universitätsklinikum Gießen und Marburg (UKGM) stellt mit rund 10.000 Mitarbeiter:innen an beiden Standorten in Gießen und Marburg die Versorgung unserer jährlich 500.000 Patient:innen auf höchstem medizinischen und pflegerischem Niveau sicher.