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Position: Wissenschaftlichen Mitarbeiter/Doktoranden (w/m)
Institution: Universitätsmedizin Göttingen
Department: Institut für Medizinische Statistik
Location: Göttingen, Niedersachsen, Germany
Duties: Die Stelle ist im Rahmen eines vom Deutschen Zentrum für Herz-Kreislauf-Forschung (DZHK) finanzierten Standortprojektes zu besetzen, in dem methodische Grundlagen für die Durchführung von innovativen frühen klinischen Studien geschaffen werden sollen. Hierbei sollen insbesondere Methoden für adaptive Dosis-Eskalation-Designs und bayessche Evidenzsynthese zur Integration verschiedenartiger Informationsquellen entwickelt und etabliert werden. Neben der anwendungsnahen Methodenentwicklung wird es auch um die Bereitstellung geeigneter Softwaretools (R-Pakete oder SAS-Makros) zur Umsetzung gehen
Requirements: Eine Doktorandin/einen Doktoranden in der Biostatistik mit abgeschlossenem Studium in Statistik, Mathematik, Informatik oder Data Science. Ein Interesse an der Anwendung statistischer Methoden in der Medizin und sehr gute Programmierkenntnisse (z.B. in R oder SAS) sind erforderlich. Zudem werden gute Englischkenntnisse erwartet. Vorkenntnisse im Bereich Bayes-Statistik, Meta-Analyse/Evidenzsynthese sowie Design klinischer Studien, insbesondere Dosis-Eskalations-Studien, sind von Vorteil
   
Text: Stellenanzeige vom 11.10.2017 zu besetzen ab: 01.01.2018 Institut für Medizinische Statistik Das Institut für Medizinische Statistik sucht einen wissenschaftlichen Mitarbeiter / Doktoranden (w/m) auf dem Gebiet der Biostatistik zunächst befristet auf 3 Jahre, Teilzeit (50% der wöchentlichen Arbeitszeit) | Entgelt nach TV-L Das Institut für Medizinische Statistik (Leitung: Prof. Dr. Tim Friede) bietet innerhalb der medizinischen Fakultät und am ‚Göttingen Campus‘ Beratung und Lehre auf den Gebieten der biometrischen und bioinformatischen Analyse von klinischen und genomischen Daten an und betreibt weiterhin aktiv Forschung auf den Gebieten adaptive Designs klinischer Studien, Evidenzsynthese und statistische Analyse hochdimensionaler Daten. Die Stelle ist im Rahmen eines vom Deutschen Zentrum für Herz-Kreislauf-Forschung (DZHK) finanzierten Standortprojektes zu besetzen, in dem methodische Grundlagen für die Durchführung von innovativen frühen klinischen Studien geschaffen werden sollen. Hierbei sollen insbesondere Methoden für adaptive Dosis-Eskalation-Designs und bayessche Evidenzsynthese zur Integration verschiedenartiger Informationsquellen entwickelt und etabliert werden. Neben der anwendungsnahen Methodenentwicklung wird es auch um die Bereitstellung geeigneter Softwaretools (R-Pakete oder SAS-Makros) zur Umsetzung gehen. Wir suchen: Eine Doktorandin / einen Doktoranden in der Biostatistik mit abgeschlossenem Studium in Statistik, Mathematik, Informatik oder Data Science. Ein Interesse an der Anwendung statistischer Methoden in der Medizin und sehr gute Programmierkenntnisse (z.B. in R oder SAS) sind erforderlich. Zudem werden gute Englischkenntnisse erwartet. Vorkenntnisse im Bereich Bayes-Statistik, Meta-Analyse / Evidenzsynthese sowie Design klinischer Studien, insbesondere Dosis-Eskalations-Studien, sind von Vorteil. 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 richten Sie bitte bis zum 08.11.2017 an: Universitätsmedizin Göttingen Institut für Medizinische Statistik Herrn Prof. Dr. Tim Friede Institutsdirektor Humboldtallee 32 37073 Göttingen Tel.: 0551/39-4990 Fax: 0551/39-4995 E-Mail: sekretariat.ams@med.uni-goettingen.de Web: http://www.ams.med.uni-goettingen.de/ Bitte reichen Sie Ihre Bewerbungsunterlagen ausschliesslich per E-Mail im PDF-Format ein. Downloads Druckversion Stellenanzeige
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