University Medical Center Freiburg 
Freiburg, Germany Dil bildirimi
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İlan Özeti
The University Medical Center Freiburg invites applications for a PhD position in the Neuroprecision Hub of its Neurology Clinic. The role focuses on building and operating a curated medical research database, integrating it into a federated data architecture, and using it to develop a longitudinal disease state model and predictive models. Responsibilities include data curation, quality assurance, mapping to clinical standards (FHIR, ICD, LOINC, SNOMED CT), model development with small‑data techniques, federated training, and governance. Candidates should hold a master’s in medical informatics, computer science, data science, biostatistics, or a related field, with strong SQL, Python, database design, ETL, and machine‑learning skills. The position is full‑time, salaried according to German collective agreements, and open to all qualified applicants.
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Proje Açıklaması
Das Department Neurozentrum sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine*n Doktorand*in (m/w/d) Zum nächstmöglichen Zeitpunkt ist eine Promotionsstelle im Neuroprecision Hub der Klinik für Neurologie zu besetzen. Die Position verbindet Aufbau und Betrieb einer kuratierten medizinischen Forschungsdatenbank mit deren Nutzung für die Weiterentwicklung eines Krankheitszustandsmodells (State Model) und darauf aufbauender Prognosemodelle. Die Datenbank wird als Knoten einer föderierten Datenarchitektur konzipiert und in Zusammenarbeit mit der CLINNOVA-Studie in ein neurologisches Modul überführt. Die methodische Entwicklung der Prognosemodelle erfolgt in Kooperation mit dem SFB „Small Data" (Prof. Dr. Harald Binder). Einblick in Ihre Aufgaben: Aufbau, Betrieb und Weiterentwicklung einer kuratierten medizinischen Forschungsdatenbank (Datenmodell, Schema-Versionierung, Zugriffs- und Rollenkonzept) Kuration und Qualitätssicherung heterogener klinischer Datenbestände, strukturiert und unstrukturiert: Bereinigung, Deduplizierung, Plausibilitätsprüfung, Annotation, Provenance-Dokumentation Harmonisierung und Mapping auf klinische Standards (FHIR, ICD, LOINC, SNOMED CT) zur Interoperabilität mit Partnerstandorten datenseitige Fundierung und Weiterentwicklung eines longitudinalen Krankheitszustandsmodells (State Model): Definition und Operationalisierung klinischer Zustände, Übergänge und Zeitachsen Entwicklung und Validierung von Prognosemodellen auf Basis dieses Zustandsmodells, in methodischer Kooperation mit dem SFB „Small Data" — Schwerpunkt auf Verfahren für kleine, unvollständige und heterogene Stichproben (Regularisierung, Deep Generative Models, Unsicherheitsquantifizierung) systematische Analyse des Zusammenhangs von Datenqualität, Kohortenzusammensetzung und Modellgüte (Bias, Drift, Generalisierbarkeit, Kalibrierung) Implementierung und Evaluation föderierter Trainingsverfahren ohne Rohdatentransfer Mitwirkung an Datenschutz- und Governance-Konzepten (DSGVO, Data Use Agreements) Publikation und Präsentation der Ergebnisse Ihr Profil: Master in Medizininformatik, Informatik, Data Science, Biostatistik, Bioinformatik oder verwandtem Fach sehr gute Kenntnisse in SQL und Python; Erfahrung im Datenbankdesign (relational und/oder NoSQL) Erfahrung mit ETL-/Datenpipelines, Docker, Git, Versionierung von Daten und Code Kenntnisse in statistischer Modellierung und maschinellem Lernen, insbesondere Prognose- und Zeitverlaufsmodelle; Erfahrung mit longitudinalen Daten von Vorteil Kenntnisse klinischer Terminologien und Interoperabilitätsstandards von Vorteil Sorgfalt, Dokumentationsdisziplin und Verständnis für regulatorische Anforderungen an klinische Daten sehr gute Englischkenntnisse Interesse? Dann freuen wir uns auf Ihre Unterlagen! Fragen? Dann rufen Sie uns an: Stephanie Konstanzer0761/270-53030 Allgemeiner Hinweis: Die Vergütung erfolgt nach Tarif. Vollzeitstellen sind grundsätzlich teilbar, soweit dienstliche oder rechtliche Gründe nicht entgegenstehen. Schwerbehinderte Bewerber*innen werden bei gleicher Eignung besonders berücksichtigt. Einstellungen erfolgen durch die Abteilung Personalbetreuung.
