Data Scientist / Datenwissenschaftler (m / f / d)

Data Scientist / Datenwissenschaftler (m / w / d)

Klinikum Stuttgart - Entscheiden Sie sich für etwas Großes.

Wir sind mit unseren drei Häusern „Katharinenhospital“, „Olgahospital“ und „Krankenhaus Bad Cannstatt“ das größte Klinikum in Baden-Württemberg. Über 9000 Mitarbeitende versorgen auf den Stationen, in Operationssälen, Funktionsbereichen die Patient : innen oder sind in Verwaltung, Technik oder IT für den reibungslosen Klinikbetrieb verantwortlich. An zwei attraktiv gelegenen Standorten in Stuttgart bieten wir Ihnen in 50 Kliniken und Instituten als Maximalversorger und akademisches Lehrkrankenhaus der Universität Tübingen einen sinnstiftenden und zukunftsorientierten Arbeitsplatz.

Das Stuttgart Cancer Center (SCC) – Tumorzentrum Eva Mayr-Stihl bündelt die gesamte Kompetenz der ExpertInnen der Krebsmedizin des Klinikums Stuttgart. Als eines der größten städtischen Krankenhäuser in Deutschland und einer der onkologischen Hauptversorger im Großraum Stuttgart, behandeln wir jährlich mehr als 14.000 PatientInnen mit den unterschiedlichsten Krebserkrankungen.

Für den Bereich „Digitale Onkologie“ am Stuttgart Cancer Center suchen wir in Teilzeit eine strukturierte, dynamische und lösungsorientiert denkende Persönlichkeit, die Freude daran hat, ihre eigenen Ideen in ein multidisziplinäres Team einzubringen.

Die Identifizierung und Formulierung von Fragestellungen und Projektskizzen, die wissenschaftliche Aufbereitung, Analyse und Auswertung von klinischen und epidemiologischen Daten stehen im Vordergrund der Tätigkeit. Eine weitere Kernaufgabe ist die Generierung von aussagekräftiger Real-World-Evidenz mithilfe versorgungsnaher Daten.

Die enge Zusammenarbeit mit (über-) regionalen Netzwerken und Partnern des SCC und die entsprechende Projektkoordination wird eine der Hauptaufgaben sein.

Wir erwarten :

• Ein erfolgreich abgeschlossenes Studium in dem Bereich Biostatistik, Medizin, Bioinformatik, Epidemiologie, Public Health, Gesundheitswissenschaften oder eines vergleichbaren Studiengangs
• Erfahrung in der Formulierung von wissenschaftlichen Fragestellungen anhand von Real-World-Data (RWD)
• Gute statistische Kenntnisse, idealerweise mit Erfahrung bei Versorgungsnahen Daten
• Gerne Erfahrung im Extrahieren, Bereinigen, Aufbereiten und Analysieren (ETL-Prozesse) von Daten mit dem Ziel der wissenschaftlichen Auswertung
• Idealerweise Erfahrung mit gängigen Verfahren zur Datenanalyse, Data Engineering, Data Modelling, Data Mining und Machine Learning
• Idealerweise Erfahrung mit Tableau oder ähnlichen BI Tools, sowie SQL Datenbanken.

Für Fragen und Informationen steht Ihnen Frau Melches unter 0711 / 278-30421 oder unter [email protected] zur Verfügung.

Wir bieten :