Wissenschaftliche Assistenz - Biomedical Data Science & Spinal Cord Injury Research

• 24. August 2026 • 80 - 100% • Unbefristete Anstellung • Rämistrasse 101, 8006 Zürich • Anmelden, um die Gehaltsschätzung von jobup.ch zu sehen Scientific Assistant - Biomedical Data Science & Spinal Cord Injury Research # 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 fachübergreifende Zusammenarbeit, die Expertise in Medizin, Biologie, Informatik und Data Science umfasst. Wir suchen eine motivierte wissenschaftliche Assistenz, um diesem wachsenden Team beizutreten und zu interdisziplinären Forschungspartnerschaften beizutragen. Projektgrundlagen ## Das Biomedical Data Science Lab an der ETH Zurich lädt zur Bewerbung für eine wissenschaftliche Assistenz 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 beizutragen, einschließlich Datenkuratierung, Bildsegmentierung und Werkzeugentwicklung für klinische Forschungsanwendungen. 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. Jobbeschreibung ## 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 Forschern, Klinikern und internationalen Kooperationspartnern zusammenarbeiten, um groß angelegte longitudinale SCI-Datensätze zu analysieren und zu wissenschaftlichen Publikationen und Treffen beizutragen. Ihre Hauptaufgaben umfassen: • Durchführung statistischer und Machine-Learning-Analysen unter Verwendung von EMSCI und verwandten SCI-Datensätzen. • Entwicklung und Validierung prädiktiver Modelle der neurologischen Erholung und funktionellen Ergebnisse nach SCI. • Durchführung von Datenvorverarbeitung, Qualitätskontrolle, Harmonisierung, Feature Engineering und explorativer Datenanalyse. • Anwendung geeigneter statistischer Methoden, einschließlich Regression, longitudinaler Datenanalyse, Überlebensanalyse und Machine-Learning-Ansätzen. • 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 Treffen, Workshops, Konsortiumsmeetings und anderer Forschungsaktivitäten, einschließlich Terminplanung, Vorbereitung von Agenden und Materialien, Kommunikation mit Teilnehmern und Follow-up. • Unterstützung bei der Koordination laufender Gemeinschaftsprojekte und Nachverfolgung wissenschaftlicher Aktivitäten und Ergebnisse. Profil ## • MSc oder ein gleichwertiger Abschluss in Statistik, Biostatistik, Data Science, biomedizinischer Technik, 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 Machine-Learning-Methoden wie Random Forests, Gradient Boosting, neuronalen Netzen oder verwandten Ansätzen. • Vorerfahrung in der Arbeit mit EMSCI-Daten oder anderen großen SCI-Datenbanken ist sehr wünschenswert. • Kenntnisse klinischer und neurologischer Outcome-Maße spezifisch für SCI (z. B. ISNCSCI/ASIA, SCIM) sind ein Vorteil. • Erfahrung in der Arbeit mit multizentrischen klinischen Datensätzen ist ein Vorteil. • Fließendes Englisch und gute Kenntnisse in Deutsch, sowohl in Wort als auch in Schrift. • Ausgezeichnete Organisations- und Kommunikationsfähigkeiten. • Fähigkeit zur selbstständigen und zuverlässigen Arbeit bei 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% Stelle innerhalb des Biomedical Data Science Lab an der ETH Zurich. • Die Möglichkeit, mit EMSCI, einer der wichtigsten longitudinalen SCI-Forschungsdatenbanken, und verwandten internationalen Datensätzen zu arbeiten. • Ein hochgradig interdisziplinäres Umfeld an der Schnittstelle zwischen klinischer Neurowissenschaft, Statistik, maschinellem Lernen und biomedizinischer Data Science. • Enge Interaktion mit führenden SCI-Forschern und klinischen Zentren in der Schweiz und international. • Die Möglichkeit, zu qualitativ hochwertigen wissenschaftlichen Publikationen und internationalen Verbundprojekten beizutragen. • Eine abwechslungsreiche Rolle, die praktische quantitative Forschung mit wissenschaftlicher Koordination und Projektmanagement kombiniert. • Ein anregendes Forschungsumfeld an der ETH Zurich, mit dem Labor in Schlieren. Arbeiten, Lehren und Forschen an der ETH Zurich Wir schätzen Vielfalt und Nachhaltigkeit ## Im Einklang mit unseren Werten fördert die ETH Zurich eine inklusive Kultur. Wir fördern die Chancengleichheit, schätzen Vielfalt und pflegen ein Arbeits- und Lernumfeld, in dem die Rechte und die Würde aller unserer Mi