Data Manager (all genders) in Digital Cardiovascular Research in der Klinik für Kardiologie -...

Data Manager (all genders) in Digital Cardiovascular Research, Klinik für Kardiologie – Universitäres Herz- und Gefäßzentrum

Wir sind das Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf (UKE) – ein führendes Zentrum für exzellente Forschung, Lehre und umfassende Gesundheitsversorgung. Mehr als 16.000 Mitarbeitende arbeiten daran, die Welt ein Stück gesünder zu machen.

Position Details

Job-ID: J
Art der Anstellung: Befristet
Arbeitszeit: Full time / Part time
Bewerben bis:
Unternehmensteil: UKE_Herz- und Gefäßzentrum
Tätigkeitsbereich: Management & Verwaltung
Bereich: Klinik für Kardiologie

Die Position ist im Universitären Herz- und Gefäßzentrum (UHZ) des UKE angesiedelt. Das Umfeld verbindet phänotypisierte Kohortenstudien, Biobanking, strukturierte Nachuntersuchungen und moderne computergestützte Methoden. Das neue Emmy Noether-Programm, geführt von Dr. med. Shinwan Kany, fokussiert sich auf Risikostratifizierung bei Vorhofflimmern und Herzschwäche bei seltenen Kardiomyopathie-Genvarianten.

Responsibilities

• Einrichtung und kontinuierliche Pflege des systematischen Zugriffs auf große genomische und phänotypische Datenbanken (z. U. UK Biobank, All of Us).
• Verantwortung für das Datenmanagement und die Pipeline‑Infrastruktur in Cloud‑Computing‑Umgebungen wie DNAnexus und der All of Us Cloud.
• Strukturierung und Harmonisierung der im klinischen Arbeitspaket (WP4) erhobenen Register‑ und Patientendaten sowie Unterstützung bei der Pflege der TRUST‑Kohorte.
• Koordination des datenschutzkonformen Datenaustauschs und Rechtemanagement zwischen Post‑Doktoranden, Doktoranden und der TRUST-Gruppe.
• Konzeption und Implementierung automatisierter Pipelines zur Qualitätssicherung und KI‑gestützten Anomalieerkennung in heterogenen klinischen Datensätzen.
• Etablierung einheitlicher Code‑Standards und Versionskontrollverfahren zur Sicherstellung reproduzierbarer Datenverarbeitung im Gesamtprojekt.

Qualifications

• Abgeschlossene Berufsausbildung oder Hochschulstudium in Data Science, (Bio-)Informatik, (Bio-)Statistik oder verwandtem quantitativen Fachgebiet; gleichwertige Fähigkeiten und Erfahrungen.
• Fachliche Kompetenz in Data Science/Engineering, nachgewiesen durch GitHub‑Präsenz, publizierte Beiträge oder Projekt­portfolio.
• Erfahrung mit relationalen Datenbanken (z. U. PostgreSQL), Objektspeichern (z. U. MinIO) und Versionskontrollsystemen inkl. CI/CD‑Pipelines mit Git/GitLab.
• Vertrautheit mit Python und R.
• Motivation für klinische kardiovaskuläre Medizin, ergebnisorientiertes Arbeiten und ausgeprägte Selbstmanagementfähigkeiten.
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch, Fähigkeit zur Schnittstelle zwischen Technik und Klinik.

Nice to Have

• Erfahrung mit Datenstandards für klinische Studien (z. U. CDISC SDTM/ADaM) und/oder medizinischen Ontologien (SNOMED CT, LOINC).
• Praktische Erfahrung in der Administration von Linux‑basierten Forschungsinfrastrukturen oder Workload‑Automatisierung.

Benefits

• Faire und transparente Vergütung nach Tarifvertrag TVöD/VKA (53.400 € – 82.100 €) abhängig von Qualifikationen und Erfahrung (Vollzeit 38,5 Wochenstunden).
• Gezielte Weiterentwicklung auf Fach‑ und Projektebene sowie langfristige Perspektive in sinnstiftendem Umfeld.
• Mitgestaltung der Personalpolitik „UKE INside“ in bereichs- und hierarchieübergreifenden Projekten.
• Zuschüsse zum Deutschlandticket, Dr. Bike‑Fahrradservice und Option zum Dienstrad‑Leasing.
• Ausgezeichnete Gesundheits‑, Präventions‑ und Sportangebote.
• Familienfreundliches Arbeitsumfeld: Kinderbetreuung, Ferienbetreuung, Beratung für Angehörige in Pflege.
• Strukturierte Einarbeitung und offener Wissensaustausch im Team.
• Restaurant und Cafés mit vielfältigen kulinarischen Angeboten auf dem Campus.

EEO Statement

Wir leben Diversität und schätzen Vielfalt. Wir bieten ein Arbeitsumfeld ohne Diskriminierung nach Alter, Geschlecht, sexueller Identität, Behinderung, Herkunft oder Religion. Wir verfolgen den Erhöhung des Anteils von Frauen in Führungspositionen, insbesondere im wissenschaftlichen Personal. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.