Stellenangebot

Doktorand oder Postdoc in Göttingen

Das Institut für Medizinische Statistik der Universitätsmedizin Göttingen sucht einen

Statistiker / Mathematiker / Biometriker (w/m)

als wissenschaftlichen Mitarbeiter (Doktorand oder Postdoc)

zunächst befristet auf 3 Jahre, Vollzeit (Postdoc-Stelle) oder Teilzeit (65% Promotionsstelle) | Entgelt nach TV-L

Über uns:
Die Universitätsmedizin Göttingen (UMG) umfasst die Medizinische Fakultät und das Universitätsklinikum. Mit über 7.700 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern ist die UMG der größte Arbeitgeber in der Region. Mehr als 65 Kliniken, Institute und Abteilungen stehen für eine qualitativ hochwertige Patientenversorgung, exzellente Forschung und moderne Lehre. Göttingen als Stadt der Wissenschaft liegt im Zentrum Deutschlands und die Universitätsmedizin ist vor Ort eingebunden in ein attraktives Netzwerk universitärer und außeruniversitärer Wissenschaftseinrichtungen.

Das Tätigkeitsfeld des Instituts für Medizinische Statistik (Direktor: Prof. Tim Friede) umfasst Kooperationen mit klinischen Partnern, biometrische Beratung von Doktoranden und Habilitanden, statistisch-methodische Forschung und Lehre.

Für die Mitarbeit an einem methodischen DFG-Projekt wird ein wissenschaftlicher Mitarbeiter/Doktorand oder ein Postdoc gesucht. Das Thema des Projektes ist "Frailty-Modelle für die Modellierung von multivariaten Current Status Daten mit Anwendungen in der Epidemiologie". Current Status Daten sind spezielle intervallzensierte Ereigniszeiten und entstehen beispielsweise in der Infektionsepidemiologie, wenn für einen oder mehrere Krankheitserreger der Infektionsstatus im Blutserum eines Menschen bestimmt wird. Frailty- Modelle dienen der Identifizierung und Quantifizierung von Faktoren, die für die Übertragung von Infektionskrankheiten von Bedeutung sind. Ziel des DFG-Projektes ist es, neue statistische Methoden zur Analyse von multivariaten Current Status Daten zu entwickeln und diese anhand von Simulationsstudien und realer Datensätze zu evaluieren.

Ihre Aufgaben:
- Entwicklung statistischer Methoden im Bereich der Frailty-Modellierung im Rahmen eines DFG-Projekts
- Implementierung der entwickelten Methoden in statistischer Software (insbesondere in R)
- Publikation der Ergebnisse
- Präsentation der Ergebnisse auf Fachtagungen

Ihr Profil:
- abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder Diplom) oder Promotion im Bereich Statistik, Mathematik, Biometrie oder einem verwandten Fach
- Interesse an der Entwicklung und Anwendung statistischer Methoden in der Epidemiologie
- sehr gute Kenntnisse in einem Statistikprogramm (vorzugsweise R)
- gute Englischkenntnisse
- hohe Motivation, Teamfähigkeit, Eigeninitiative, Detailtreue, wissenschaftliche Neugier und Lernbereitschaft

Die Tätigkeit wird ergänzt durch vielfältige Möglichkeiten zur beruflichen Weiterbildung und Teilnahme an Fortbildungsveranstaltungen sowie durch die Möglichkeit zur Promotion bzw. zur Habilitation.

Die Universitätsmedizin Göttingen strebt in den Bereichen, in denen Frauen unterrepräsentiert sind, eine Erhöhung des Frauenanteils an und fordert daher qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung auf. Der beruflichen Teilhabe von schwerbehinderten Menschen sieht sich die Universitätsmedizin Göttingen in besonderer Weise verpflichtet und begrüßt deshalb Bewerbungen schwerbehinderter Menschen. Bei gleicher Eignung werden Bewerbungen schwerbehinderter Personen nach Maßgabe der einschlägigen Vorschriften bevorzugt berücksichtigt. Wir bitten Sie, eine Behinderung/Gleichstellung zur Wahrung der Interessen möglichst bereits in das Bewerbungsschreiben aufzunehmen.

Ihre Bewerbung -- ausschließlich per E-Mail als PDF -- richten Sie bitte bis zum 30.04.2019 an:

Universitätsmedizin Göttingen
Institut für Medizinische Statistik
Herrn Priv.-Doz. Dr. Steffen Unkel, MSc in Statistics
Projektleiter
Humboldtallee 32
37073 Göttingen
Tel.: 0551/39-4956
Fax: 0551/39-4995
E-Mail: steffen.unkel@med.uni-goettingen.de
Web: http://www.ams.med.uni-goettingen.de/

Fahrt- und Bewerbungskosten können nicht erstattet oder übernommen werden.

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