Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (m/w/d) - Forschung Digitale Medizin und Data Sciences

Am Institut für Digitale Medizin und Klinische Datenwissenschaften, ist zum 01.01.2027 eine Position als Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (m/w/d) - Forschung Digitale Medizin und Data Sciences befristet bis zum 31.12.2027 zu besetzen. Die Eingruppierung erfolgt nach den Tätigkeitsmerkmalen des für die Goethe-Universität geltenden Tarifvertrags.

Das Institut für Digitale Medizin und Klinische Datenwissenschaften (IDMKD) (Direktor: Prof. Dr. J. Janne Vehreschild) steht für die Prinzipien der New Work: Familienfreundlichkeit mit agilem, hybridem Arbeiten und flexiblen Arbeitszeiten, Toleranz und Diversität, transparente Entscheidungen in eigenverantwortlichen Teams und transparente Kommunikation mit offener Lern- und Fehlerkultur – nur einen Kicker haben wir (noch) nicht. Gemeinsam übernehmen wir Schlüsselaufgaben in großen nationalen und europäischen Konsortien rund um unsere drei Kernbereiche: Translationale Studien & Analytik, Forschungsökosysteme und Digitale Anwendungen & Plattformen.

In der Arbeitsgruppe Applied Health Data Science (Leitung: Dr. Katharina Appel) arbeitest Du an relevanten Fragestellungen mit echtem Impact. Schwerpunkte: Prädiktionsmodelle, Clinical Decision Support und LLMs. Eigene Ideen sind ausdrücklich willkommen.

Wir freuen uns über Deine Bewerbung – sehr gern auch, wenn Du noch nicht „fertige:r Clinical Data Scientist“ bist und den Weg mit uns gehen möchtest.

Deine Aufgaben:

• Eigenständige Planung und Durchführung von Forschungsprojekten inkl. Studiendesign, Ethik, Protokoll, Datenschutz.
• Datenkuratierung und -harmonisierung, DSGVO-konformer Umgang mit Gesundheitsdaten.
• Datenanalysen mit Verfahren der Statistik und Data Science sowie Interpretation der Ergebnisse.
• Publikationstätigkeit, Konferenzbeiträge und Förderung von Open Science/Reproduzierbarkeit.
• Koordination und Leitung von (Teil-)projekten inkl. Zeit- und Ressourcenplanung, SOPs und QM.
• Verfassen von Förderanträgen und Einwerben von Fördermitteln inkl. Arbeitspaketen, Meilensteinen und Budgetplanung.
• Wissens- und Technologietransfer in Klinik, Öffentlichkeit und zu Fördergebern

• Daten-, Gesundheits- oder Naturwissenschafter:in bzw. Absolvent eines verwandten Studiengangs mit abgeschlossenem Master; idealerweise mit Bezug zu medizinischen Fragestellungen.
• Erfahrung in wissenschaftlichem Arbeiten und Interesse an Themen der digitalen Medizin und Data Science.
• Kenntnisse in Statistik, Data Science und Programmierung (R, Python)
• Engagierte, strukturierte, selbstständige, sorgfältige Arbeitsweise und Teamfähigkeit.
• Sicherer Umgang mit gängigen Office-Tools.
• Sehr gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch (Wort und Schrift).
• Aufgrund gesetzlicher Bestimmungen ist ein gültiger Nachweis der Masernimmunität / Masernschutzimpfung notwendig.

• Tarifvertrag TV-G-U, E 13 (die Angabe bezieht sich auf eine Vollzeittätigkeit) mit einfügen
• 30 Tage Urlaub, 40 Stunden / Woche, Jahressonderzahlung, betriebliche Altersvorsorge
• Kostenloses Landesticket Hessen
• Forschung mit Relevanz und Gestaltungsraum: Spannende und abwechslungsreiche Tätigkeiten in einem interdisziplinären und gut vernetzten Forschungsumfeld und einer zeitgemäßen Arbeitsumgebung
• Gezielte Entwicklung & Mentoring mit individuellen Fortbildungsoptionen und Unterstützung bei Publikationen und Drittmittel­anträgen, inkl. Kongressreisen
• Flexible Arbeitszeit und familienfreundliche Regelungen mit der Möglichkeit zur „Mobilen Arbeit“ (bis 50% der monatlichen Arbeitszeit) nach Absprache
• Vielfältige Weiterbildungsangebote über die Goethe-Uni
• Ein Arbeitsplatz in angenehmer Arbeitsatmosphäre in einem freundlichen und dynamischen Team
• Einblicke: , YouTube, 
• FAQ´s für neue Beschäftigte

Kontakt: Dr. Katharina Appel
E-Mail: appel@med.uni-frankfurt.deBewerbungsfrist: 25.11.2026
Bitte reiche keine Originale ein, da die Bewerbungsunterlagen nicht zurückgeschickt werden können. Fahrt- und Bewerbungskosten können nicht erstattet werden.
Wir richten uns mit dieser Ausschreibung an Bewerbende jeden Geschlechts. Schwerbehinderte Bewerbende werden bei gleicher persönlicher und fachlicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.