Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) im Bereich Data Science
Die 1607 gegründete Justus-Liebig-Universität Gießen (JLU) ist eine traditionsreiche Forschungsuniversität. Inspiriert von der Neugier auf das Unbekannte ermöglichen wir rund 26.500 Studierenden und 5.700 Beschäftigten, Wissenschaft für die Gesellschaft voranzutreiben. Gehen Sie zusammen mit uns neue Wege und schreiben Sie Erfolgsgeschichten – Ihre eigene und die der Universität.
Unterstützen Sie uns ab dem nächstmöglichen Zeitpunkt in einer von zwei Stellen in Vollzeit als
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) im Bereich Data Science
Die Stellen sind Teil des drittmittelfinanzierten Projekts "Deutsches Zentrum für Lungenforschung" (DZL) und ist gemäß § 2 WissZeitVG und § 72 HessHG befristet mit der Möglichkeit zur eigenen wissenschaftlichen Qualifikation am Fachbereich Innere Medizin der Medizinischen Fakultät zu besetzen. Bei Vorliegen der tariflichen Voraussetzungen erfolgt die Vergütung nach Entgeltgruppe 13 TV-H.
Sofern die maximale zulässige Befristungsdauer nicht überschritten wird, erfolgt die Einstellung zunächst für einen Zeitraum von 3 Jahren, mit der Option auf Verlängerung.
Ihre Aufgaben auf einen Blick
Das Deutsche Zentrum für Lungenforschung (DZL) ist ein Konsortium von 28 führenden universitären und außeruniversitären Einrichtungen, die sich der Lungenforschung widmen. Sie haben die Chance, die Dateninfrastruktur zu gestalten und medizinischen Experten neue Einblicke in die Behandlung derzeit noch unheilbarer Lungenerkrankungen zu ermöglichen. Verändern Sie das Leben unzähliger Patienten, indem Sie Ihre Data-Science-Fähigkeiten anwenden, um Daten über Infrastrukturgrenzen hinweg zu verknüpfen und zu integrieren. Arbeiten Sie in einem kleinen und effizienten Team zusammen mit Data Scientists, Softwareentwicklern und medizinischen Experten, wobei unter anderem folgende Tätigkeiten vorgesehen sind:
- Entwicklung von Data-Science-Pipelines für die Aufbereitung und Analyse von Forschungsdaten, insbes. im Kontext des maschinellen Lernens auf Basis eigener Forschungstätigkeit
- Prototypentwicklung und Durchführung einer Machbarkeitsstudie zur Anwendbarkeit von GraphRAG mit LLMs zur Extraktion strukturierter klinischer Daten
Das Erbringen wissenschaftlicher Dienstleistungen (einschließlich der Bearbeitung eines zeitlich befristeten drittmittelfinanzierten Forschungsprojekts) dient auch der wissenschaftlichen Qualifikation.
Ihre Qualifikationen und Kompetenzen
- Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium in Informatik/Mathematik/Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung (medizinischer Hintergrund nicht erforderlich)
- Erfahrung mit einer oder mehreren Skriptsprachen (R Project, Python, Javascript)
- Erfahrung oder Interesse an der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens
- Interesse an der Arbeit mit realen Patientendaten
- Interesse an der Zusammenarbeit mit führenden internationalen medizinischen Experten weltweit
- Sichere schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch (und optional weiteren Sprachen)
Unser Angebot an Sie
- Eine abwechslungsreiche Tätigkeit mit flexiblen Arbeitszeiten
- Kostenlose Nutzung des öffentlichen Nahverkehrs (LandesTicket Hessen)
- Mehr als 100 Weiterbildungsseminare, Workshops und E-Learning-Angebote pro Jahr zur persönlichen Entwicklung sowie ein breites Angebot an Gesundheits- und Sportaktivitäten
- Vergütung nach TV-H, betriebliche Altersvorsorge, Kinderzulage und Sonderzahlungen
- Gute Vereinbarkeit von Familie und Beruf (Zertifikat "audit familiengerechte hochschule")
Bei weiteren Fragen wenden Sie sich bitte per E-Mail an Herrn Raphael Majeed (raphael.majeed@innere.med.uni-giessen.de).
Die JLU strebt einen höheren Anteil von Frauen im Wissenschaftsbereich an; deshalb bitten wir qualifizierte Wissenschaftlerinnen nachdrücklich, sich zu bewerben. Die JLU versteht sich als eine familiengerechte Hochschule. Bewerberinnen und Bewerber mit Kindern sind willkommen. Bewerbungen Schwerbehinderter werden bei gleicher Eignung bevorzugt.
Sie wollen mit uns neue Wege gehen?
Bewerben Sie sich über unser Onlineformular bis zum 14.11.2024 unter Angabe der Referenznummer 682/11. Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung.