Abrar Admin

Universitätsklinikum Würzburg

<div><div><div><p><i>Bewerbungsfrist: 10.07.2026</i></p><p>
Zur Verst&auml;rkung unseres interdisziplin&auml;ren Forschungsteams suchen wir eine engagierte Pers&ouml;nlichkeit f&uuml;r datenwissenschaftliche Arbeiten an innovativen Forschungsprojekten im Gesundheits- und Versorgungsbereich.</p></div></div>
<div><h3 class="jobSectionHeader"><b>Wir bieten</b></h3><div><ul><li>
Wertsch&auml;tzende Zusammenarbeit in einem engagierten interdisziplin&auml;ren Team</li><li>
Strukturierte und qualifizierte Einarbeitung</li><li>
Flexible Arbeitszeitmodelle</li><li>
M&ouml;glichkeiten zur wissenschaftlichen Weiterqualifikation und Publikation</li><li>
Eigene Betriebskindertagesst&auml;tte mit verl&auml;ngerten &Ouml;ffnungszeiten (5:30 &ndash; 18:00 Uhr)</li><li>
Arbeiten im systemrelevanten Bereich (gr&ouml;&szlig;tes Klinikum der Region, h&ouml;chste Versorgungsstufe)</li><li>
Attraktive Bezahlung nach TV-L inkl. betrieblicher Altersvorsorge und Jahres-Sonderzahlung</li><li>
Eigenes kostenfreies Gym (Trainingszeit: Mo-Fr 16:00 bis 8:00 Uhr; Sa-So 24h)</li><li>
Arbeitsplatz im &Ouml;ffentlichen Dienst</li><li>
Jobticket (Mobiles-Firmen Abo), verg&uuml;nstigtes Fahrticket f&uuml;r den &Ouml;PNV</li><li>
Breitgef&auml;cherte Fortbildung und individuelle Weiterbildung in der eigenen Akademie</li><li>
verankert in <b>unserem Leitbild</b>, stehen wir f&uuml;r Qualit&auml;t, Innovation und Patientenzufriedenheit</li></ul><p>
&Uuml;berzeugen Sie sich von vielen weiteren <b>Arbeitgebervorteilen</b>!</p></div>
<h3 class="jobSectionHeader"><b>Ihr Aufgabengebiet</b></h3>
<div><ul><li>Entwicklung und Durchf&uuml;hrung datenwissenschaftlicher Analysen auf umfangreichen longitudinalen Forschungsdaten
</li><li>Aufbereitung, Verarbeitung und Analyse von Stimmdatens&auml;tzen</li><li>
Entwicklung und Anwendung statistischer und maschineller Lernverfahren zur Identifikation und Validierung digitaler Biomarker</li><li>
Analyse von Versorgungs- und Gesundheitsdaten unter Ber&uuml;cksichtigung moderner Methoden der Datenwissenschaft</li><li>
Durchf&uuml;hrung explorativer Machine-Learning-Analysen zur Mustererkennung, Hypothesengenerierung und Modellentwicklung</li><li>
Mitwirkung an wissenschaftlichen Publikationen, Berichten und F&ouml;rderprojekten</li></ul></div></div>
<div><h3 class="jobSectionHeader"><b>Ihr Profil</b></h3><div><ul><li>
Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder vergleichbar) in Data Science, Statistik, Informatik, Bioinformatik, Mathematik, Computational Linguistics oder einem verwandten Fachgebiet</li><li>
Sehr gute Kenntnisse in statistischer Datenanalyse und Machine Learning</li><li>
Fundierte Programmiererfahrung</li><li>
Selbstst&auml;ndige, strukturierte und sorgf&auml;ltige Arbeitsweise</li><li>
Erfahrung im Umgang mit gro&szlig;en, komplexen und idealerweise longitudinalen Datens&auml;tzen</li><li>
Kenntnisse in der Verarbeitung multimodaler Daten sind von Vorteil, insbesondere Sprach-, Audio- oder Sensordaten</li><li>
Erfahrung mit wissenschaftlichen Arbeitsweisen</li><li>
Selbstst&auml;ndige, strukturierte und l&ouml;sungsorientierte Arbeitsweise</li><li>
Sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift</li></ul></div></div>
<div><h3 class="jobSectionHeader"><b>Darauf k&ouml;nnen Sie sich freuen</b></h3>
<div><ul><li>Anspruchsvolles, vielf&auml;ltiges und entwicklungsf&auml;higes Aufgabengebiet
</li><li>Attraktive Bezahlung nach TV-L inkl. Jahressonderzahlung
</li><li>Aus- und Weiterbildung in der eigenen Akademie
</li><li>Betriebliche Altersvorsorge
</li><li>Betriebskindertagesst&auml;tte mit verl&auml;ngerten &Ouml;ffnungszeiten
</li><li>Betriebssportangebote
</li><li>Flexible Arbeitszeiten dank Gleitzeitregelung
</li><li>Jobrad
</li><li>Mitarbeiter Angebote
</li></ul></div></div><div><h3 class="jobSectionHeader"><b>Werden Sie Teil des Teams: Jetzt bewerben!</b></h3><div></div>
<div></div><div><div><b><i>Lisa Kimmelmann</i></b><br>
<i>Projektkoordinatorin/Verwaltung</i><br>
<i>Tel: +49931 201 46306</i></div><div><i><br>
</i><br>
</div></div><p>Bei einem Hochschulabschluss aus einem Nicht-EU-Land wird eine Langfassung der Zeugnisbewertung von der Zentralstelle f&uuml;r Ausl&auml;ndisches Bildungswesen ben&ouml;tigt.</p>
<p>Die Verg&uuml;tung erfolgt nach den einschl&auml;gigen Tarifvertr&auml;gen. Schwerbehinderte Bewerber/-innen werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.</p></div></div><div></div>

Data Scientist (m/w/d)

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