Klinische:n Datenwissenschaftler:in (m/w/d) in Teilzeit (70-80%)

Reference number: 2026-0015

• Frankfurt
• Teilzeit
• DKTK Partnerstandort Frankfurt/Mainz - Digital Health Science

The German Cancer Research Center (DKFZ) is one of Europe’s largest cancer research centers. “Research for a life without cancer" is the mission of our world-class scientists and all our team members.

We investigate how cancer develops, identify cancer risk factors and search for new cancer prevention strategies. We develop new methods with which tumors can be diagnosed more precisely and cancer patients can be treated more successfully. Every contribution counts – whether in research, administration or infrastructure. This is what makes our daily work so meaningful and exciting.

Gemeinsam mit universitären Partnern an sieben renommierten Partnerstandorten haben wir das Deutsche Konsortium für Translationale Krebsforschung (DKTK) gegründet.

Wir suchen für die Arbeitsgruppe "Digital Health Science" am DKTK Partnerstandort Frankfurt/Mainz zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine:n

  Die Arbeitsgruppe "Digital Health Science" befindet sich am Institut für Digitale Medizin und Klinische Datenwissenschaften (IDMKD) am Fachbereich 16 (Medizin) der Goethe-Universität Frankfurt (Arbeitsort Campus Niederad).
Unter der Leitung von Prof. Janne Vehreschild fokussiert sich die Arbeitsgruppe auf den Bereich der datenbasierten und digitalen Medizin. Dabei wird eine systematische Ausweitung des Zugangs und der Nutzung von Gesundheitsdaten für die Forschung und Patientenversorgung sowie eine Verknüpfung zwischen datenbasierter und medizinischer Forschung verfolgt.

Die Arbeitsgruppe „Föderierte Inferenzsysteme“ am Institut setzt sich mit der föderierten, statistischen Analyse von klinischen Analysedaten von Krebspatienten auseinander. Hierbei werden im Rahmen von multizentrischen Studien Daten verschiedener Standorte analysiert, ohne dass ein standortübergreifender Datentransfer stattfindet.

Your Tasks

Der:die erfolgreiche Bewerber:in ist verantwortlich für die Betreuung, Planung und Durchführung von eigenen Forschungsprojekten im Bereich der klinischen Datenwissenschaften, insbesondere für die Durchführung von inferenzstatistischen Analysen von klinischen Daten und Bioproben von Krebspatient:innen im DKTK.

Konkret beinhaltet das die folgenden Tätigkeiten:

• Entwicklung, Umsetzung und Validierung statistischer und Machine-Learning-basierter Verfahren, insbesondere zur wissenschaftlichen Phänotypisierung von klinischen Verläufen von Krebspatient:innen und zur Outcome-Prädiktion
• Versuchs- und Projektplanung, insbesondere der Datenbereinigung/Datenkuration und des Feature-Engineerings (z. B. Algorithmusimplementierung für die Augmentierung klinischer Verlaufsdaten relevanter Features)
• Literaturrecherche wissenschaftlicher Evidenz, existierender Strategien, theoretischer Ansätze und ihrer Bewertung bezüglich ihrer Anwendbarkeit unter Berücksichtigung von Patentliteratur
• Durchführung von (In-Silico-)Experimenten und Untersuchung von klinisch-epidemiologischen Krebsdaten mit dem Ziel der Datenvalidierung und der Entwicklung standardisierter Interpretationen in Bezug auf neu zu implementierende Analysemethoden (z. B. Machine-Learning-basierte Survival-Analyse)
• Generieren und Prüfen von Arbeitshypothesen, Interpretation von Forschungsergebnissen
• Dokumentation und Veröffentlichung von Forschungsergebnissen in Fachzeitschriften und Buchbeiträgen, sowie Präsentation der Ergebnisse bei Vorträgen und Fachkongressen
• Auswertung von Daten mittels statistischer Analysesoftware (z. B. R/Rstudio und/oder Python), Dokumentation von Datenverarbeitungsschritten (mittels Git und MS-Office-Programmen) sowie Anfertigung von Grafiken, Präsentationen und Postern
  

Your Profile

• Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium in Epidemiologie, Medizin, Informatik, Mathematik, Sozialwissenschaften oder einer vergleichbaren Fachrichtung
• Eine abgeschlossene, einschlägige Promotion ist von Vorteil, aber nicht Voraussetzung
• Fundierte Kenntnisse in der Anwendung statistischer Analyseverfahren
• Kenntnisse in der Anwendung von R oder einer vergleichbaren Software
• Kenntnisse in Machine-Learning-Verfahren sind von Vorteil, aber keine Voraussetzung
• Befähigung zum wissenschaftlichen Arbeiten (z. B. Promotion, jedoch nicht zwingend erforderlich)
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

We Offer

Are you interested?

 Then become part of the DKFZ and join us in contributing to a life without cancer!

 ​Duration: The position is initially limited to 2 years with the possibility of prolongation.

Application Deadline: 24.02.2026

Applications by e-mail cannot be accepted.

Please also note that we cannot return applications submitted by post.

 

We are convinced that an innovative research and working environment thrives on the diversity of its employees. Therefore, we welcome applications from talented people, regardless of gender, cultural background, nationality, ethnicity, sexual identity, physical ability, religion and age. People with severe disabilities are given preference if they have the same aptitude.

Notice: We are subject to the regulations of the Infection Protection Act (IfSG). Therefore, all our employees must provide proof of immunity against measles.

Share this job!