Wissenschaftliche/r Assistent/in – Biomedical Data Science & Spinal Cord Injury Research

Einleitungstext Das Biomedical Data Science Lab untersucht datengesteuerte Lösungen für Anwendungen im Gesundheitswesen mit einem Schwerpunkt auf neurologischen Erkrankungen und systemischen Infektionen wie Sepsis. Im Kern unserer Forschung steht die interdisziplinäre Zusammenarbeit, die Expertise in den Bereichen Medizin, Biologie, Informatik und Data Science umfasst. Wir suchen eine motivierte wissenschaftliche Assistenz, die dieses wachsende Team verstärkt und zu interdisziplinären Forschungspartnerschaften beiträgt. Projekthintergrund Das Biomedical Data Science Lab an der ETH Zurich lädt zur Bewerbung für eine Stelle als wissenschaftliche/r Assistent/in ein, um unsere datenintensiven Projekte in der biomedizinischen Bildgebung und klinischen Forschung zu unterstützen. Diese Position bietet eine hervorragende Gelegenheit, an der Spitze der biomedizinischen Data Science zu arbeiten und zu wichtigen Projekten wie Datenkuratierung, Bildsegmentierung und Tool-Entwicklung für klinische Forschungsanwendungen beizutragen. Die wissenschaftliche Assistenz wird das Biomedical Data Science Team bei einer Reihe von Anwendungsprojekten unterstützen, mit einem besonderen Schwerpunkt auf unserer Arbeit in der pädiatrischen Sepsis, dem unteren Rückenschmerz und der pädiatrischen Neuroonkologie. Aufgaben-/Stellenbeschreibung Wir suchen eine wissenschaftliche Assistenz mit einem starken Hintergrund in Statistik, maschinellem Lernen und biomedizinischer Data Science, um unsere Forschung unter Verwendung der European Multicenter Study about Spinal Cord Injury (EMSCI) und verwandter SCI-Datenbanken zu unterstützen. Die Position kombiniert praktische Datenanalyse und wissenschaftliche Projektunterstützung mit der Koordination wissenschaftlicher Aktivitäten innerhalb unseres Forschungsnetzwerks. Die erfolgreiche Person wird eng mit Forschenden, Klinikern und internationalen Kooperationspartnern zusammenarbeiten, um groß angelegte longitudinale SCI-Datensätze zu analysieren und zu wissenschaftlichen Publikationen und Tagungen beizutragen. Zu Ihren Hauptaufgaben gehören: Durchführung statistischer und maschinellen Lernanalysen unter Verwendung von EMSCI und verwandten SCI-Datensätzen. Entwicklung und Validierung prädiktiver Modelle der neurologischen Erholung und funktioneller Ergebnisse nach SCI. Durchführung von Datenvorverarbeitung, Qualitätskontrolle, Harmonisierung, Feature Engineering und explorativer Datenanalyse. Anwendung geeigneter statistischer Methoden, einschließlich Regression, longitudinaler Datenanalyse, Überlebensanalyse und Ansätzen des maschinellen Lernens. Entwicklung reproduzierbarer analytischer Workflows in R und/oder Python. Beitrag zu wissenschaftlichen Publikationen, Berichten, Präsentationen und Förderanträgen. Zusammenarbeit mit Klinikern, Neurowissenschaftlern, Statistikern und Data Scientists in den teilnehmenden SCI-Zentren. Unterstützung der Organisation und Koordination wissenschaftlicher Tagungen, Workshops, Konsortialtreffen und anderer Forschungsaktivitäten, einschließlich Terminplanung, Vorbereitung von Agenden und Materialien, Kommunikation mit Teilnehmern und Nachbereitung. Unterstützung bei der Koordination laufender Gemeinschaftsprojekte und Nachverfolgung wissenschaftlicher Aktivitäten und Ergebnisse. Ihr Profil MSc oder ein gleichwertiger Abschluss in Statistik, Biostatistik, Data Science, biomedizinischem Ingenieurwesen, Informatik, Epidemiologie, Neurowissenschaften oder einer verwandten Disziplin. Starker Hintergrund in Statistik und/oder maschinellem Lernen. Erfahrung in der Arbeit mit longitudinalen und/oder klinischen Datensätzen. Starke Programmierkenntnisse in R und/oder Python. Erfahrung mit statistischer Modellierung, Datenvisualisierung und reproduzierbarer Forschung. Vertrautheit mit Methoden des maschinellen Lernens wie Random Forests, Gradient Boosting, neuronalen Netzen oder verwandten Ansätzen. Vorherige Erfahrung in der Arbeit mit EMSCI-Daten oder anderen großen SCI-Datenbanken ist sehr wünschenswert. Kenntnisse spezifischer klinischer und neurologischer Outcome-Maße bei SCI (z. B. ISNCSCI/ASIA, SCIM) sind von Vorteil. Erfahrung in der Arbeit mit multizentrischen klinischen Datensätzen ist von Vorteil. Fließendes Englisch und gute Kenntnisse in Deutsch, sowohl in Wort als auch in Schrift. Exzellente Organisations- und Kommunikationsfähigkeiten. Fähigkeit zur selbstständigen und zuverlässigen Arbeit bei gleichzeitiger effektiver Zusammenarbeit in einem multidisziplinären und internationalen Forschungsumfeld. Interesse an der SCI-Forschung und der Anwendung von Data Science in der klinischen Forschung. Wir bieten Eine 80–100% Position innerhalb des Biomedical Data Science Lab an der ETH Zurich. Die Möglichkeit, mit EMSCI zu arbeiten, einer der wichtigsten longitudinalen SCI-Forschungsdatenbanken, sowie mit verwandten internationalen Datensätzen. Ein hochgradig interdisziplinäres Umfeld an der Schnittstelle zwischen klinischer Neurowissenschaft, Statistik, maschinellem Lernen und biomedizinischer Data Science. Enger Austausch mit führenden SCI-Forschenden und klinischen Zentren in der Schweiz und international. Die Möglichkeit, zu qualitativ hochwertigen wissenschaftlichen Publikationen und internationalen Gemeinschaftsprojekten beizutragen. Eine abwechslungsreiche Rolle, die praktische quantitative Forschung mit wissenschaftlicher Koordination und Projektmanagement verbindet. Ein anregendes Forschungsumfeld an der ETH Zurich, mit Sitz des Labors in Schlieren. Neugierig? Sind wir auch. Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung mit den folgenden Unterlagen: CV / Lebenslauf Kurzes Bewerbungsvideo Motivationsschreiben (einschließlich eines Links zum Video) Arbeitszeugnisse und Diplome/Zertifikate Bitte stellen Sie sich im Video kurz vor und gehen Sie auf Folgendes ein: Stellen Sie sich vor, Sie sind gerade in unser Labor eingetreten und werden gebeten, EMSCI-Daten zu verwenden, um Prädiktoren für die neurologische Erholung nach einer Rückenmarksv