Wissenschaftlicher Angestellter als Data Scientist (m/w/ d)

Die Stelle als Data Scientist ist in einem interdisziplinären Team aus Ärztinnen, Angehörigen der Gesundheitsberufe, Informatikerinnen, Data Scientists sowie Wissenschaftler\*innen aus Gesundheitsökonomie, Recht/Datenschutz und Ethik angesiedelt. Übergeordnetes Ziel ist die wissenschaftlich fundierte Entwicklung, Evaluation und Integration digitaler und KI-gestützter Anwendungen in medizinische Versorgungsprozesse. ## Wir wenden uns an Bewerber/-innen mit: - 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 ## Wir bieten Ihnen: - 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