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Promotionsstelle Datenwissenschaftler (m/w) Pharmakoepidemiologie

Teilzeit, 50% - JobID: P0035V060

zum nächstmöglichen Zeitpunkt
am Zentrum für Innere Medizin, Abteilung Klinische Pharmakologie und Pharmakoepidemiologie für den Bereich Pharmakoepidemiologie gesucht.

Die Stelle ist zunächst befristet auf 2 Jahre, die Möglichkeit einer Weiterbeschäftigung besteht.

Die Abteilung Klinische Pharmakologie und Pharmakoepidemiologie untersucht Ursachen und Folgen von Variabilität in der Arzneimitteltherapie mit einem Schwerpunkt in der Arzneimitteltherapiesicherheit (inadäquate Medikation, fehlende Medikation, Therapieindividualisierung). Der Bereich Pharmakoepidemiologie befasst sich wissenschaftlich mit dem effizienten und sicheren Arzneimittelgebrauch in der Bevölkerung sowie der Identifizierung und Charakterisierung notwendiger und inadäquater Arzneimitteltherapien in großen Datenbanken. Die darauf basierte Vorhersage von Risiken durch prädiktive Modellierung kann für die Entwicklung elektronischer Hilfsmittel zur klinisch-pharmakologischen Entscheidungsunterstützung genutzt werden.

Ihre Aufgaben und Perspektiven
  • Möglichkeit, sich wissenschaftlich zu entfalten und eigene Ideen in der Erarbeitung und Durchführung von patientenrelevanten Forschungsprojekten einzubringen
  • Anwendungsorientierte Forschung unter Integration von großen Datenmengen und innovativen Methoden für bessere diagnostische, prognostische und therapeutische Entscheidungen
  • Interprofessionelle Zusammenarbeit an der Schnittstelle von Medizin, Pharmazie und Datenanalyse (statistical learning, machine learning/artificial intelligence)
  • Nutzung heterogener biomedizinischer Daten für Vorhersagen auf individueller und Populationsebene als Grundlage sinnvoller (elektronischer) Entscheidungsunterstützung
  • Aufbereitung von Arzneimittelinformationen für die strukturierte Erfassung in Datenbanken
  • Mitarbeit im konsiliarischen Arzneimittelinformationsdienst
  • Mitgestaltung der Lehre sowie Teilnahme an wöchentlichen Fortbildungsveranstaltungen


Die Vergütung erfolgt nach TV-L.

Ihr Profil
  • Abgeschlossenes Studium mit medizinisch-naturwissenschaftlichem (Medizin/Pharmazie/…) und/oder statistisch-informationstechnischem Hintergrund (Statistik/Biometrie/Data Science/…)
  • Grundkenntnisse in modellgestützter Analyse und maschinellem Lernen
  • Vorerfahrung oder tiefgreifendes Interesse für das Forschungsgebiet Pharmakoepidemiologie und dessen Bearbeitung mittels traditioneller statistischer Methoden sowie von Techniken des maschinellen Lernens zum effizienten Einsatz in großen Datenquellen (big data) für Vorhersagemodelle
  • Sicherer Umgang mit Literaturdatenbanken, Office-Anwendungen sowie idealerweise Programmiererfahrung in einschlägiger Software (z.B. R, SAS, Python) bzw. hohe diesbezügliche Lernfähigkeit
  • Freude an Datenvisualisierung, Storytelling, Ergebnis-Implementierung
Wir bieten Ihnen
  • Zielorientierte individuelle Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten
  • Gezielte Einarbeitung
  • Jobticket
  • Möglichkeit der Kinderbetreuung (Kinderkrippe und Kindergarten) sowie Zuschuss zur Ferienbetreuung für Schulkinder
  • Aktive Gesundheitsförderung
  • Betriebliche Altersvorsorge
  • Zugriff auf die Universitätsbibliothek und andere universitäre Einrichtungen (z. B. Universitätssport)
Kontakt & Bewerbung
Für weitere Informationen oder bei Fragen wenden Sie sich bitte an Herrn Dr. sc. hum. Andreas Meid unter andreas.meid@med.uni-heidelberg.de, Tel.: 06221 56-37113.

Haben wir Ihr Interesse geweckt?

Dann freuen wir uns auf Ihre Bewerbung bis zum 17.12.2018 per E-Mail.

Universitätsklinikum Heidelberg
Zentrum für Innere Medizin
Abt. Klinische Pharmakologie und Pharmakoepidemiologie
Prof. Dr. Walter E. Haefeli 
Im Neuenheimer Feld 410
69120 Heidelberg
walter.emil.haefeli@med.uni-heidelberg.de

Veröffentlichung: 12.11.2018

Wir stehen für Chancengleichheit. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung vorrangig eingestellt. Das Universitätsklinikum strebt eine generelle Erhöhung des Frauenanteils in allen Bereichen und Positionen an, in denen Frauen unterrepräsentiert sind. Qualifizierte Frauen sind daher besonders aufgefordert, sich zu bewerben. Vollzeitstellen sind grundsätzlich teilbar, soweit dienstliche oder rechtliche Gründe nicht entgegenstehen.

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