Python - Jobs Gesundheitswesen Python

Übersetzung von klinischen Sachverhalten in IT-Anforderungen und IT-Lösungsmöglichkeiten Mitarbeit in Forschungsprojekten zur Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz in der kardiovaskulären Forschung, insbesondere Anwendung, Evaluation und Weiterentwicklung von Lernalgorithmen, neuronalen Netzwerken oder Methoden des Maschinellen Lernens für medizinische Daten Durchführung von Big-Data-Analysen Mitarbeit bei der Umsetzung klinischer Fragestellungen in Modelle und Konzepte für klinische Studien und Metaanalysen Management und Implementierung von Forschungsdatenbanken sowie Datenstrukturierung Koordination medizinischer Datensysteme hinsichtlich Datenqualität und -konsistenz sowie Sicherstellung der effizienten Bereitstellung standardisierter klinischer Daten für die medizinische Forschung und externe wissenschaftliche Kooperationspartner Datenextraktion aus klinischen Primärsystemen, Datenvorbereitung und Nachbereitung, Konvertierungen und Anwendung von Techniken der Data-Augmentation Entwicklung und Umsetzung von Strategien zur Digitalisierung klinischer Forschungsprozesse Translation innovativer eHealth- und KI-Lösungen in die klinische Forschung und Praxis Medizinische App-Entwicklung Fortwährende Evaluierung neuer Technologien und Trends zur kontinuierlichen Verbesserung der IT-Forschungslandschaft Koordination der Zusammenarbeit mit den übergeordneten Einrichtungen am UKB Schulung des Studienpersonals des Standortes Zusammenarbeit mit externen Dienstleistern und Partnern/-innen Mitarbeit bei Drittmittelanträgen Selbstständige Entwicklung von Studienideen sehr willkommen Teilnahme an Investigatortreffen und Konferenzen Publikation von Forschungsergebnissen und Kongressbeiträge Ihr Profil: Erfolgreich abgeschlossenes Master- oder Diplomstudium der Medizininformatik, Bioinformatik, (Angewandten) Informatik oder vergleichbare Qualifikation Promotion und/oder Erfahrung bei wissenschaftlichen Publikationen wünschenswert Fähigkeit zur Übersetzung von klinischen Sachverhalten in IT-Anforderungen und IT-Lösungsmöglichkeiten Erfahrungen in der integrierten Analyse medizinischer Daten, im Maschinellen Lernen sowie Kenntnisse in wissensbasierten Systemen, Requirements Engineering und Software-Engineering Erste Kenntnisse von Terminologien wie LOINC, SNOMED-CT, Schnittstellenstandards wie HL7, FHIR, XML, DICOM sowie Erfahrungen mit medizinischen Informationssystemen wie KIS, PACS und LIS Kenntnisse in mathematisch-statistischer Programmierung (z. B. MATLAB, R, SPSS, SAS, Python) Erfahrungen in der medizinischen App-Entwicklung wünschenswert Idealerweise Erfahrung in der strukturierten Speicherung großer Datenmengen (SQL/noSQL-Datenbanken, DBMS, Data Warehousing) Kenntnisse in der Analyse bioimmunologischer und Multi-Omics-Daten sowie deren Korrelation mit klinischen Ergebnissen wünschenswert Erfahrungen in der Anwendung von Methoden und Tools für die Analyse großer Datensätze (z.