Hamburg: Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/n (m/w/d)

Technische Universität: Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/n (m/w/d) für die Arbeitsgruppe Data-Driven (21522WWEXK2)

Für die Arbeitsgruppe Data-Driven Innovationan der Technischen Universität Hamburg suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine/ einen:

WISSENSCHAFTLICHE MITARBEITERIN bzw. WISSENSCHAFTLICHEN MITARBEITER (m/w/d)

Vollzeit/Teilzeit auf vier Jahre befristet. Die Vergütung erfolgt nach Entgeltgruppe 13 TV-L
Kenn-Nr.: 21522WWEXK2

IHRE AUFGABEN

In der neu gegründeten Arbeitsgruppe Data-Driven Innovation forschen und lehren wir an der Schnittstelle von Innovationsmanagement, Ingenieurswissenschaften und dem Gesundheitswesen. Als wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in sind Sie aktiv am Aufbau und der Weiterentwicklung dieser Arbeitsgruppe beteiligt. Gemeinsam wollen wir mit unserer Forschung und Lehre dazu beitragen, datengetriebene Innovation im Gesundheitswesen und darüber hinaus zu etablieren.

  • Mitarbeit an anspruchsvollen, empirischen Forschungsprojekten und bei Kooperationen mit Praxispartnern im Themenbereich „Data-Driven Innovation“ mit Fokus auf den Gesundheitssektor
  • Betreuung von Lehrveranstaltungen der Arbeitsgruppe Data-Driven Innovation
  • Betreuung von Abschlussarbeiten
  • Mitarbeit bei der Beantragung von Drittmittel-Projekten
  • Präsentation der Forschungsergebnisse auf internationalen Konferenzen und Publikationen in Fachzeitschriften

IHR PROFIL

Einstellungsvoraussetzung

  • Abgeschlossenes Hochschulstudium, insbesondere der Fachrichtungen Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaftsingenieurwesen, Wirtschaftsinformatik, Data Science, Wirtschaftspsychologie, Innovation Management, Mediziningenieurwesen oder in einem vergleichbaren Studiengang

erforderliche Fachkenntnisse und persönliche Fähigkeiten

  • Feste Absicht zur Promotion
  • Verhandlungssicheres Englisch und Deutsch in Wort und Schrift
  • Begeisterung für moderne, datengetriebene Forschung und innovative Lehre
  • Erfahrungen in den Bereichen Digital Health, Technologie- & Innovationsmanagement, Data Science und/oder Kenntnisse des deutschen Gesundheitssystems sind von Vorteil
  • Erste Erfahrungen in der Anwendung von Methoden der empirischen Forschung und Statistik
  • Interesse, moderne Verfahren und Techniken (z.B. Data Science, Machine Learning) kennen zu lernen

UNSER ANGEBOT

  • Wir bieten die Möglichkeit zur wissenschaftlichen Qualifikation mit dem Ziel der Promotion
  • Ein kreatives Arbeitsumfeld und Autonomie, um eigene Ideen für Forschung und Lehre zu entwickeln.
  • Intensive Betreuung der eigenen Forschungsarbeit
  • Teilnahme an internationalen Konferenzen
  • Zugang zu einem internationalen Netzwerk hochrangiger Universitäten
  • Es besteht die Möglichkeit zu einem Auslandsaufenthalt
  • Kooperation mit innovativen Unternehmen und Startups
  • Angenehme Arbeitsatmosphäre in einem kleinen Team
  • Flexible und familienfreundliche Arbeitsbedingungen

Haben Sie noch Fragen? Dann wenden Sie sich gerne an Herrn Prof. Dr. Moritz Göldner (moritz.goeldner@tuhh.de).

Die TUHH steht für Chancengleichheit sowie ein wertschätzendes und respektvolles Miteinander.

Wir fordern insbesondere Frauen auf, sich zu bewerben. Sie werden aufgrund ihrer Unterrepräsentanz bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung vorrangig berücksichtigt.

Bitte übersenden Sie Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (Anschreiben, tabellarischer Lebenslauf, Nachweis der abgeschlossenen Ausbildung oder Hochschulabschluss sowie relevante Arbeitgeberzeugnisse) über das online Bewerbungssystem bis zum 29.08.2022 .

HINWEIS FÜR PERSONEN MIT AUSLÄNDISCHEM BILDUNGSABSCHLUSS: Bitte übermitteln Sie mit Ihrer Bewerbung alle Hochschulabschlüsse und, soweit vorhanden, die Anerkennung Ihrer Bildungsabschlüsse in Deutschland (z.B. anabin Auszüge und/oder die Anerkennung vorheriger Arbeitsgeber).

Jetzt online bewerbenhttps://stellenportal.tuhh.de/de/jobposting/a1417277b5189110e5872b05622fcf1c9d51b3f80/apply

Die Ausschreibung ist auch im Internet unter https://stellenportal.tuhh.de/jobposting/a1417277b5189110e5872b05622fcf1c9d51b3f8 abrufbar.

Weitere Hinweise

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