Job Description

Ihre Aufgaben



Am Institut sind verschiedene Projekte im Bereich Modelling & Simulation angesiedelt, insbesondere mit Fokus auf regulatorische Entscheidungsfindung und seltenen Erkrankungen. Ihre Hauptaufgabe besteht in der projektübergreifenden wissenschaftlichen Koordination der Arbeiten in diesen Projekten, um Synergieeffekte zu identifizieren und optimal zu nutzen. Darüber hinaus erwarten wir Ihre Beteiligung an der Entwicklung von statistischen Methoden im Rahmen eigener Forschungsarbeiten, die durch Anwendungen in der Arzneimittelentwicklung motiviert sind.



Ihre Qualifikationen



Sie verfügen über eine abgeschlossene Promotion im Bereich der Biometrie, Statistik oder Mathematik oder einer vergleichbaren Fachrichtung. Erforderlich sind Interesse an der Entwicklung und Anwendung statistischer Methoden in den Biowissenschaften und der Medizin sowie sehr gute Programmierkenntnisse in R. Letztere sollten vorzugsweise durch die Entwicklung eigener R Pakete dokumentiert sein. Idealerweise verfügen Sie über Erfahrungen in den Bereichen klinische oder präklinische Experimente, hierarchische Modelle oder Evidenzsynthese sowie robuste Modellierung. Außerdem haben Sie Erfahrung in der wissenschaftlichen Publikation von Forschungsergebnissen. Zudem werden sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse, eine hohe team- und serviceorientierte Arbeitsweise sowie eine ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit erwartet.



Wir bieten



spannende und vielfältige Möglichkeiten zur Mitarbeit an einem wissenschaftlich sehr aktiven Standort Einbettung in ein Team mit umfangreichen Erfahrungen in Anwendungen der medizinischen Biometrie sowie in der methodischen Forschung berufliche Weiterbildung und Teilnahme an Fortbildungsveranstaltungen gute Arbeitsatmosphäre und ein kollegiales Umfeld

Einleitungstext

Das Institut für Medizinische Statistik (Leitung:

Prof. Dr. Tim Friede) bietet innerhalb der medizinischen Fakultät und am Göttingen Research Campus (GRC) 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 adaptiver Designs klinischer Studien, Meta-Analyse / Evidenzsynthese und Computational Statistics. Das Institut bietet ein breites Tätigkeitsfeld im Rahmen zahlreicher Kooperationen in verschiedenen klinischen Bereichen und ist über die gemeinsame Arbeitsgruppe „Biometrie, Datenmanagement und Informatik in klinischen Studien“ eng mit dem Studienzentrum UMG und dem Institut für Medizinische Informatik vernetzt.