Statistikerin | Data Scientist (m/w/div)

Das Unternehmen sucht für den Programmbereich Epidemiologie und Versorgungsforschung, insbesondere in der Arbeitsgruppe Pharmako-epidemiologie, eine engagierte Statistikerin oder einen engagierten Data Scientist. In dieser Rolle haben Sie die Möglichkeit, mit umfangreichen longitudinalen Daten zu arbeiten und moderne statistische Verfahren anzuwenden, um einen wertvollen Beitrag zur Verbesserung der Versorgung von Rheuma-Patient:innen in Deutschland zu leisten. Sie werden in die Datenanalyse der multizentrischen Kohortenstudie RABBIT eingebunden und entwickeln bestehende SAS- und R-Programmcodes weiter. Zu Ihren Aufgaben gehört die eigenständige Durchführung statistischer Analysen, das Verfassen wissenschaftlicher Publikationen sowie die Mitarbeit an Studienberichten. Darüber hinaus wird von Ihnen erwartet, dass Sie aktiv an nationalen und internationalen Kongressen teilnehmen und Ihre Ergebnisse präsentieren. Das Team besteht aus hochmotivierten Fachleuten, die interdisziplinär zusammenarbeiten und sich auf einen regen wissenschaftlichen Austausch freuen. Es erwartet Sie ein abwechslungsreiches Aufgabengebiet in einem international kompetitiven Projekt sowie die Möglichkeit zur Aufnahme eines Promotionsvorhabens im Rahmen Ihrer Tätigkeit. Flexible Arbeitszeiten und ein attraktives Arbeitsumfeld in zentraler Lage von Berlin runden das Angebot ab.

Der ideale Kandidat oder die ideale Kandidatin bringt einen Master oder ein Uni-Diplom in Statistik, Biometrie, Mathematik, Data Science oder einem vergleichbaren Bereich mit. Fundierte Kenntnisse biometrischer Methoden und komplexer statistischer Verfahren sind ebenso wichtig wie Erfahrung in der fortgeschrittenen Programmierung mit Statistiksoftware, idealerweise SAS und R. Zudem sollten Sie Erfahrung in der Auswertung epidemiologischer Studien haben und eine wissenschaftliche Neugier sowie ein Interesse an medizinischen Fragestellungen mitbringen. Selbständigkeit, Zuverlässigkeit und eine strukturierte sowie sorgfältige Arbeitsweise sind entscheidend. Sehr gute Englischkenntnisse sind erforderlich, ebenso wie Teamfähigkeit, um erfolgreich in einem interdisziplinären Umfeld arbeiten zu können.