9 Statistical Jobs

Selbstständige Projektbearbeitung mit mathematischen Fragestellungen und Mitarbeit an der Erstellung von medizinischen Dossiers zur frühen Nutzenbewertung von Arzneimitteln im nationalen (AMNOG) und internationalen (EU HTA) Kontext, Durchführung von statistischen Berechnungen nach Methoden der evidenzbasierten Medizin und Erstellung von biostatistischen Auswertungsplänen, Weiterentwicklung der internen Auswertungsroutinen und Schulungen der Kollegen, Unterstützung unseres Teams bei der Beratung unserer Kunden und Präsentation eigener Projektergebnisse, Ansprechpartner für interne statistische Fragestellungen

Entwicklung und theoretische Fundierung neuer copulabasierter Endogenitätskorrektur-Modelle mit nichtparametrischer Bayesianischer Inferenz, Design und Durchführung von Monte-Carlo-Simulationsstudien zur Evaluation der Methoden, Implementierung der Verfahren als open-source R-Packages, Promotion mit methodischem Schwerpunkt – mit dem Ziel von Publikationen in statistischen und ökonometrischen Fachjournalen

Konzeption, Organisation und Durchführung komplexer Datenanalysen, Erstellung aussagekräftiger Reports/Dashboards, Betreuung verschiedener Kundenprojekte von der Anforderungserhebung über die Realisierung bis hin zum Roll-out der entwickelten Analyse-Lösung im produktiven Betrieb, Enge Zusammenarbeit mit den fachlichen Ansprechpartnern und dem Team, Entwicklung eines tiefen Verständnisses für das Geschäftsmodell der Kunden, Präsentation der Ergebnisse und Handlungsempfehlungen auf Entscheiderebene, Proaktives Einbringen eigener Ideen

Analyse und Modellierung von großen, heterogenen Datenbeständen zur Generierung geschäftsrelevanter Insights, Entwicklung und Implementierung prädiktiver Modelle (z. B. Absatzprognosen, Trendanalysen) zur Unterstützung strategischer Entscheidungen, Datenvisualisierung und Aufbereitung komplexer Ergebnisse für unterschiedliche Stakeholder, Zusammenarbeit mit den Fachbereichen, um datengetriebene Lösungen zu implementieren, Identifikation und Umsetzung neuer Potenziale für datenbasierte Optimierungen im Unternehmen, Unterstützung bei der Weiterentwicklung unserer Datenarchitektur und -strategie

Mitgestaltung und Etablierung des Data Analytics Bereichs, Datenanalyse & Visualisierung, Innovation & Use Case Entwicklung, Wissenstransfer & Kompetenzaufbau

Entwicklung von Machine-Learning-Modellen und analytischen Use Cases zur Bewertung von Kundenpotenzialen und Umsatzchancen, Ausbau der Daten- und Reportinginfrastruktur mit Fokus auf Automatisierung, Skalierbarkeit und Effizienz, Übersetzung komplexer Analysen in klare, überzeugende Handlungsempfehlungen für Management und Fachbereiche, Aufbereitung von Insights mithilfe von PowerBI oder datenbasiertem Storytelling, Analyse von Kampagnen und Maßnahmen nach dem Go-Live und datenbasierte Empfehlungen zur Optimierung, Enge Zusammenarbeit mit Marketing, Vertrieb oder Produktmanagement zur Verankerung datengetriebener Entscheidungen im Unternehmen

Verantwortung für die Modellierung und Analyse umfangreicher Datenbestände zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungsprozesse, Konzeption und Pflege von Schnittstellen sowie Datenpipelines zur effizienten Zusammenführung interner und externer Datenquellen, Entwicklung von Dashboards und Reports mit modernen BI-Tools (z. B. Power BI) zur Verbesserung der Transparenz und Steuerung, Weiterentwicklung bestehender Analyse- und Reporting-Systeme in enger Zusammenarbeit mit IT und Controlling zur Steigerung von Effizienz und Datenqualität

Analysieren und Interpretieren von umfangreichen Datenmengen aus dem Bereich Marketing, Erstellung von Analysen, die Modellierung und Vorhersage von Kunden- und Marktverhalten zur Unterstützung von datenbasierten Entscheidungen im Marketing, Konzipieren von Datenstrukturen für analytische Produkte, Entwicklung und Pflege von Dashboards, Anwendung statistischer Methoden und Algorithmen zur Erstellung von datenbasierten Prognosen, Aktive Unterstützung bei der Einführung neuer Analysetools und Technologien, Enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Abteilungen zur Entwicklung von maßgeschneiderten Datenlösungen

Unterstützung des IT-Data-Science-Teams in der Datenmodellierung und -analyse, Durchführung explorativer Analysen, Datenvorverarbeitung und -bereinigung mit Python oder SQL, Unterstützung bei der Konzeption und Entwicklung von Machine-Learning- und AI-Modellen, Aufbereitung und Visualisierung von Ergebnissen in Power BI oder webbasierten Applikationen, Übernahme von Teilprojektleitungen in Projekten mit Fokus auf Modellkonzeption oder Datenvisualisierung, Enge Zusammenarbeit mit internen Experten aus Marketing, Vertrieb und Pricing, Operative Unterstützung beim Roll-out von Data-Science-Use-Cases, Sicherstellung einer vollständigen Dokumentation, Testdurchführung und Wissensübergabe, Entwicklung und Pflege von Datenpipelines zur Automatisierung von (Teil-) Analysen, Anwendung in zentralen Themenfeldern wie Marketing, Vertrieb und Pricing

Analysieren große Datenmengen und entdecken darin neue Muster., Vertreten des Thema Data Science bzw. treiben dieses voran., Kommunizieren sowie dokumentieren der Ergebnisse zielgruppengerecht an Fach- bzw. Führungsebene und geben Handlungsempfehlungen.

Analysieren bestehender behördlicher Prozesse und Identifizieren von Optimierungspotenzialen durch Wissensmanagement und den Einsatz von KI., Analysieren, Bewerten und Optimieren bestehender Datenbestände auf ihre Verwendbarkeit für KI-Anwendungen., Beraten der Fachabteilungen bei der Optimierung des Wissensmanagements sowie der Implementierung und Nutzung von KI-Lösungen., Sichten, Aufbereiten und Anbinden komplexer Datensätze für KI- und generative-KI-Anwendungen., Entwickeln und Validieren von funktionalen Prototypen sowie Proof-of-Concepts zur Erprobung datengetriebener KI-Ansätze und deren praktischer Anwendbarkeit in behördlichen Prozessen., Schulen der Beschäftigten im Bereich KI.

Übernahme anspruchsvoller Beratungsprojekte in interdisziplinären Teams, Entwicklung neuer Analysemethoden zur effizienten Auswertung großer Datenmengen, Erkennung von Mustern, Interpretation von Daten und Ableitung wertvoller Prognosen mittels Data Mining, Predictive Analytics und Machine Learning, Aktive Mitwirkung bei der Optimierung und Automatisierung von Geschäftsprozessen, Gestaltung innovativer Lösungen für die Finanzbranche

Analysieren bestehender behördlicher Prozesse und Identifizieren von Optimierungspotenzialen durch Wissensmanagement und den Einsatz von KI, Analysieren, Bewerten und Optimieren bestehender Datenbestände auf ihre Verwendbarkeit für KI-Anwendungen, Beraten der Fachabteilungen bei der Optimierung des Wissensmanagements sowie der Implementierung und Nutzung von KI-Lösungen, Sichten, Aufbereiten und Anbinden komplexer Datensätze für KI- und generative-KI-Anwendungen, Entwickeln und Validieren von funktionalen Prototypen sowie Proof-of-Concepts zur Erprobung datengetriebener KI-Ansätze und deren praktischer Anwendbarkeit in behördlichen Prozessen, Schulen der Beschäftigten im Bereich KI

Recherchetätigkeiten und Aufbereitung von Daten im Rahmen laufender Projekte im Kontext Energiepolitik, Energiewirtschaft, Energiesysteme und erneuerbare Energien, Fokus auf Datenanalyse, Infographiken und Datenkommunikation, Inhaltliche und organisatorische Unterstützung bei der Planung, Durchführung und Nachbereitung von Veranstaltungen, z. B. durch Vorbereitung von Präsentationen und Agenden, Protokollführung und Erstellung von Zusammenfassungen für die interne Kommunikation

Mitarbeit bei Strukturierung und technischem Aufbau eines Datawarehouse im KfH, Gestaltung von Schnittstellen zu relevanten Vorsystemen, insbesondere DISweb als medizinischem Dokumentationssystems, Gestaltung von möglichst standardisierten Wegen zur Datenverarbeitung und -auswertungen in Folgesystemen wie z. B. SAP, QIN und PowerBI, Analyse von umfangreichen Eingangsdaten zur Qualitätssicherung, ggf. Integration von Prüftools vor einer Datenübernahme, Aufbau automatisierter Datenflussprozesse, Betreuung und Weiterentwicklung des Systems, Ansprechpartner*in für Datenanfragen aus Fachbereichen

Planung, Durchführung und Dokumentation von datenbasierten Prüfungsaktivitäten zur Aufdeckung von Risiken und potenziellen Betrugsfällen, Analyse großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen (z.B. Kassensysteme, Warenwirtschaft, ERP, CRM, HR-Systeme) zur Identifizierung von Auffälligkeiten, Trends und Mustern, die auf Kontrollschwächen oder Regelverstöße hinweisen, Spezifische Prüfung von Prozessen wie Einkauf, Verkauf, Retourenmanagement, Bestandsführung, Rabattierungen und Kassenvorgängen auf Compliance und Effektivität, Entwicklung und Implementierung von Algorithmen und Analysemodellen zur präventiven und detektiven Erkennung von Betrugshandlungen (z.B. Mitarbeiterbetrug, Systemmanipulationen) und operationellen Risiken, Durchführung von Ad-hoc-Analysen bei Verdachtsfällen oder zur Beantwortung spezifischer Fragen der Bereichsleitung, Erstellung von aussagekräftigen Analysen, Dashboards und Berichten, die komplexe Sachverhalte verständlich darstellen und handlungsrelevante Erkenntnisse liefern, Präsentation der Untersuchungsergebnisse und Empfehlungen vor der Bereichsleitung und relevanten Stakeholdern, Mitarbeit bei der Erstellung von automatisierten Revisionsberichten mit datenbasierten Prüfungsfeststellungen, Verantwortung von kontextabhängigen Datenmodellierungen und Datentransformationen, Sicherstellung der Qualität, Konsistenz und Integrität der genutzten Daten, Beratung bei der Extraktion und Aufbereitung von Daten aus verschiedenen Systemen für Prüfungszwecke, Mitarbeit bei der Weiterentwicklung und Optimierung der Dateninfrastruktur und -prozesse der Internen Bereiche, Kontinuierliche Weiterentwicklung von Datenanalyse-Methoden, Prüfroutinen und Softwaretools im Bereich der Internen Revision, Automatisierung von wiederkehrenden Prüfschritten und Analysen, Unterstützung bei der schrittweisen Integration der Auslandsgesellschaften in die zentralen Datenanalyseprozesse der Revision, um eine globale Risikotransparenz zu schaffen und konzernweite Prüfungsstandards zu etablieren

Beratung, Studien-Planung und statistische Auswertungen für Projekte im Rahmen des Netzwerk Universitätsmedizin, insbesondere zu genetisch-epidemiologischen Fragestellungen und Projekten mit weiteren hoch-dimensionalen molekularen Daten (Mikrobiom, Metabolom, sonstige Omics), Enge Vernetzung innerhalb deutscher Universitätskliniken und mit anderen nationalen Forschungsteams, Möglichkeit zur Entwicklung eines eigenen wissenschaftlichen Profils im Bereich der statistischen Analyse von Omics-Daten, bei Interesse Möglichkeit zur Habilitation

Entwicklung aussagekräftiger Dashboards und Berichte in Zusammenarbeit mit Fachabteilungen und externen Stakeholdern, Übernahme von Verantwortung für Projekte, Ad-hoc-Analysen und regelmäßige Reportings, Kontinuierliche Optimierung der Datenprozesse, Konzeption, Implementierung und Betrieb von Business-Intelligence-Lösungen, Sicherstellung einer hohen Datenqualität, Automatisierung datenbasierter Prozesse, Weiterentwicklung der Datenarchitektur

Aufbereitung, Management und Verknüpfung von Daten für laufende Forschungsprojekte des ZKI‑PH sowie Qualitätssicherung dieser Arbeiten, Visualisierung komplexer Zusammenhänge und Erkennen von Mustern in komplexen Daten, Unterstützung bei der Entwicklung und Optimierung von Algorithmen und Methoden am ZKI‑PH, Mitarbeit an KI‑Modellen, die zeitintensive deterministische Simulationen im Bereich Strömungsmechanik und Multiphysik ersetzen, Mitwirkung bei der Weiterentwicklung von Modellen zur Berechnung von Krankheitslasten, Erstellung von Projekt- und Forschungsberichten, Unterstützung der Zusammenarbeit des ZKI‑PH mit Kolleginnen und Kollegen am Robert Koch-Institut, um etablierte Expertisen in der Erforschung von Infektions- und nichtübertragbaren Krankheiten mit modernen Methoden der Künstlichen Intelligenz zu verbinden und auszubauen

Eigenständiges Vorantreiben von Advanced Analytics-Projekten im Lebensmittelhandel zur nachhaltigen Optimierung von Entscheidungsprozessen., Führende Rolle im Hinblick auf die Data-Science Strategie sowie das Heben von Geschäftspotenzialen., End-to-End Entwicklung und Produktivierung komplexer Modelle und Machine-Learning Pipelines für Use Cases in den Bereichen Prognose, Klassifikation, Recommendation und Scoring., Verantwortung für die stetige Qualitätskontrolle von Modellen und Machine-Learning Pipelines., Datenmanagement von strukturierten und unstrukturierten Daten in verschiedenen Datenbanksystemen (z.B. GCP/BigQuery, Snowflake) sowie Analyse-Frameworks (z.B. Hadoop/Spark)., Gemeinsame Entwicklung analytischer Produkte in agil und interdisziplinär aufgestellten Teams., Proaktive und steuernde Zusammenarbeit mit dem Fachbereich und internen Stakeholdern, um Daten in geschäftsrelevante Erkenntnisse umzuwandeln., Fachliche Anleitung sowie Coaching juniorer Kollegen., Entwicklung von Standards und Sicherstellung, dass Best Practices in Methodik und Code angewendet werden.