Doktorandin / Doktorand (d/w/m) BIH QUEST Center (Team “Responsible Health Data Analysis”)

Unternehmensbeschreibung
Das Berlin Institute of Health in der Charité (BIH) widmet sich der biomedizinischen Translation. Seine Mission ist es, Forschungsergebnisse in personalisierte Prävention, Diagnostik und Therapie zu übertragen, um Patient*innen zu helfen und der Wissenschaft hierfür wirkungsvolle Werkzeuge bereitzustellen. Mit rund 750 Mitarbeitenden fokussiert das BIH auf translationale Methodenentwicklung, Präzisionsmedizin, regenerative Therapien und biomedizinische Datenwissenschaften. In enger Einbindung in die Charité ermöglichen exzellente Forschung sowie Plattformen und Programme einen beschleunigten Transfer in die klinische Anwendung. Das BIH formt dabei starke Partnerschaften und fördert innovationsorientierte Medizin national und international.
Das QUEST Center for Responsible Research am Berlin Institute of Health (BIH) an der Charité entwickelt und implementiert neue Ansätze zur Unterstützung einer vertrauenswürdigen Durchführung und zur Lieferung nützlicher Ergebnisse im Einklang mit ethischen Ansprüchen der biomedizinischen Forschung.
Das drittmittelfinanzierte Juniorverbundprojekt 3P-CAUSAL („Promises, Pitfalls, and Pathways for Causal Inference with Synthetic and Anonymized Health Data“) wird vom BIH gemeinsam mit der Charité – Universitätsmedizin Berlin und der Universität Trier durchgeführt. Wir suchen für das Teilprojekt „Kausales Framework für anonymisierte und synthetische Gesundheitsdaten“ unter der Leitung von Dr. Jessica L. Rohmann zum 01.10.2026 befristet bis zum 30.09.2029 eine Doktorandin / einen Doktoranden (d/w/m) in Vollzeit (38,5h/Woche).
Im Mittelpunkt der Stelle steht die Entwicklung eines kausal fundierten Frameworks zur Bewertung anonymisierter und synthetischer Gesundheitsdaten im Kontext des Privacy-Utility-Trade-offs. Die Stelle umfasst Beiträge zu methodischen Entwicklungen, deren Evaluation sowie deren Anwendung und Validierung anhand klinischer und versorgungsnaher Daten (z. B. aus der Medizininformatik-Initiative (MII) und dem Netzwerk Universitätsmedizin (NUM)). Ergänzend wirkt die Position an projektübergreifenden Aufgaben in den Bereichen Datenzugang, -governance, -austausch und Konsortialkoordination mit.
Die Interviews finden voraussichtlich in der Woche vom 24. August statt.
Das erwartet Sie

Entwicklung und Weiterentwicklung eines kausal fundierten methodischen Frameworks zur Bewertung anonymisierter und synthetischer Gesundheitsdaten im Kontext des Privacy-Utility-Trade-offs

Eigenständige Konzeption neuer Metriken zur Bewertung der kausalen Verlässlichkeit („causal utility“) sowie Analyse der Auswirkungen datenverändernder Verfahren auf kausale Identifikation und Schätzung

Methodische Untersuchung und Bewertung von Verfahren zur Anonymisierung und synthetischen Datengenerierung hinsichtlich ihrer Eignung für kausale Fragestellungen in der biomedizinischen Forschung

Anwendung, Implementierung und Validierung der entwickelten Methoden an klinischen und versorgungsnahen Routinedaten aus Infrastrukturen der Medizininformatik-Initiative (MII) und des Netzwerks Universitätsmedizin (NUM)

Aktive Mitarbeit in einem standortübergreifenden, interdisziplinären Forschungskonsortium sowie eigenverantwortliche Mitwirkung und Koordination von Aufgaben in den Bereichen Datenzugang und -governance

Aktive Mitarbeit an wissenschaftlichen Publikationen sowie an der Entwicklung von Tools und Materialien zur Unterstützung der Anwendung und Nutzung der Ergebnisse in der angewandten Gesundheitsforschung

Präsentation der Ergebnisse auf Fachkonferenzen

Das bringen Sie mit

Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder Diplom) in Data Science, Medizininformatik, Biostatistik, Bioinformatik, Mathematik, Epidemiologie, Gesundheitsdatenwissenschaft oder einem verwandten daten- bzw. computerwissenschaftlichen Fach

Ausgeprägtes Interesse an Gesundheitsdatenanalyse, digitaler Medizin sowie der Anwendung moderner Methoden zur Beantwortung biomedizinischer Fragestellungen

Fähigkeit zur eigenständigen Einarbeitung in neue methodische Fragestellungen sowie deren strukturierte Bearbeitung

Fundierte Programmierkenntnisse in R und/oder Python zur Aufbereitung, Analyse und Visualisierung komplexer biomedizinischer Datensätze

Sicherer Umgang mit reproduzierbaren Analyse-Workflows einschließlich Versionskontrolle, Dokumentation und transparenter Forschungspraktiken

Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Deutschkenntnisse sind nicht erforderlich, aber von Vorteil für den Austausch mit nationalen Infrastrukturen.

Teamfähigkeit, Kommunikationsstärke sowie eine selbstständige, strukturierte und sorgfältige Arbeitsweise bei hohem Verantwortungsbewusstsein und Eigeninitiative

Wünschenswert sind Erfahrung im Umgang mit komplexen oder hochdimensionalen Gesundheitsdaten sowie Interesse an Methoden der kausalen Inferenz und die Bereitschaft zur zügigen Einarbeitung in entsprechende Forschungsansätze

Das bieten wir Ihnen

• Eine abwechslungsreiche Tätigkeit in einem zukunftsweisenden Forschungsinstitut
• Entgeltgruppe E13 TVöD VKA-K. Die Eingruppierung erfolgt unter Berücksichtigung der Qualifikation, die jeweilige Erfahrungsstufe errechnet sich aus der Berufserfahrung. Das Jahresgehalt (brutto) ist für eine Vollzeitstelle ohne Sonder- oder Zusatzzahlungen angegeben. Den Tarifvertrag finden Sie hier.
• Zusätzliche im öffentlichen Dienst übliche Leistungen (u.a. Jahressonderzahlung, betriebliche Altersvorsorge (VBL), vermögenswirksame Leistungen)
• Flexible Arbeitszeiten und Möglichkeit des mobilen Arbeitens
• 30 Urlaubstage pro Jahr (bei einer Fünf-Tage-Woche)
• Diverse Unterstützungsangebote um Berufsleben und Familie zu vereinbaren (Kinderbetreuung, Kooperation mit voiio)
• Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten
• Mobiles Bürgeramt vor Ort
• Corporate Benefits (Reisen, Freizeit, Shopping uvm.), Wellhub, JobRad
• Sehr gut erreichbarer und attraktiver Arbeitsplatz am Spreepalais am Dom, Anna-Louisa-Karsch-Str. 2, 10178 Berlin

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung!