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Position: Bioinformatiker*in, Biostatistiker*in, Biometriker*in (m/w/d)
Institution: Charité - Universitätsmedizin Berlin
Location: Berlin, Germany
Duties: Durchführung biostatistischer, bioinformatischer und biometrischer Analysen; Schwerpunkt auf Mulit-Omics-Integration aus präklinischen und klinischen Datensätzen, z.B. proteomics, transcriptomics, genomics, metabolomics aus verschiedenen Organen (Z.B. Herz, Darm) und imaging Daten aus MRT-Datensätzen; enge Zusammenarbeit und Abstimmung mit einem weiteren Biometriker im Projekt; Unterstützung/Kooperation, sowie Dateninterpretation in Zusammenarbeit mit den weiteren Projektpartnern (PhD Studenten, Postdocs und Projektleitern)
Requirements: Abgeschlossenes Studium (Bachelor und/oder Master/Diplom) der Bioinformatik, Medizininformatik, Biostatistik, Biometrie, Statistik, Mathematik, Epidemiologie, Sozialwissenschaften, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung; Promotion erwünscht; Kenntnisse in R werden vorausgesetzt, Kenntnisse in SAS und Python wünschenswert; Praxiserfahrung in den gängigen biostatistischen Methoden (Fallzahlplanung, Tests, Regresionsmodelle etc.) sowie insbesondere in Klassifikationsmethoden und Clusteranalysen oder latente-Variablen-Ansätze (z.B. latente Klassen)
   
Text: Bioinformatiker*in, Biostatistiker*in, Biometriker*in (m/w/d) Durchführung biostatistischer, bioinformatischer und biometrischer Analysen; Schwerpunkt auf Mulit-Omics-Integration aus präklinischen und klinischen Datensätzen, z.B. proteomics, transcriptomics, genomics, metabolomics aus verschiedenen Organen (Z.B. Herz, Darm) und imaging Daten aus MRT-Datensätzen; enge Zusammenarbeit und Abstimmung mit einem weiteren Biometriker im Projekt; Unterstützung/Kooperation, sowie Dateninterpretation in Zusammenarbeit mit den weiteren Projektpartnern (PhD Studenten, Postdocs und Projektleitern) Abgeschlossenes Studium (Bachelor und/oder Master/Diplom) der Bioinformatik, Medizininformatik, Biostatistik, Biometrie, Statistik, Mathematik, Epidemiologie, Sozialwissenschaften, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung; Promotion erwünscht; Kenntnisse in R werden vorausgesetzt, Kenntnisse in SAS und Python wünschenswert; Praxiserfahrung in den gängigen biostatistischen Methoden (Fallzahlplanung, Tests, Regresionsmodelle etc.) sowie insbesondere in Klassifikationsmethoden und Clusteranalysen oder latente-Variablen-Ansätze (z.B. latente Klassen)
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