Datenintegrationsmanager Gesundheitsdatenforschung – Home Office

Universität Innsbruck; Innsbruck; On-site; EUR 43,000 - 53,000; Full time

Benefits offered by this job

Fitness Angebote

Bonuszahlungen

Team Events

Home Office

Kinderbetreuung

Flexible Arbeitszeiten

Job summary

Die Universität Innsbruck sucht eine engagierte Fachkraft zur unterstützenden Umsetzung von Anforderungen im Bereich gesundheitsdatengestützter Forschungsprojekte. Sie arbeiten eng mit Forschenden zusammen, erstellen Datenmanagementpläne, Ethikanträge und Studienprotokolle und sichern die Qualität der Forschungsdaten.

Sie dokumentieren Prozesse, setzen Tools zur De-Identifikation ein und unterstützen die Datenerhebung sowie die langfristige Pflege von HDRH‑Datenbeständen.

Qualifications

• Erfahrung in datenbasierter klinischer Forschung.
• Kenntnisse relationaler Datenbanksysteme.
• Gute Kenntnisse von Gesetzgebung & Richtlinien (ICH-GCP).
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Responsibilities

• Unterstützende Umsetzung von Anforderungen im Bereich der gesundheitsdatenorientierten Verarbeitung.
• Serviceorientierte Vor-Ort-Unterstützung von Forschenden.
• Dokumentation von Forschungs- bzw. Studiendaten mit EDC-Tools und KIS/LIMS.
• Einführung und Anwendung von Tools zur De-Identifikation und Qualitätssicherung der Daten.
• Eigenverantwortliche Datenerhebung, Strukturierung und Pflege für HDRH.

Skills

Forschungsdatenmanagement

Klinisches Datenmanagement

relationale Datenbanken

Statistik

ICH-GCP

Selbstständige Arbeitsweise

Organisatorische Fähigkeiten

Kommunikative Kompetenz

Deutschkenntnisse C2

Englischkenntnisse B2

Education

Master/Diplom/Magister in Medizinischer Informatik oder Data Science

Tools

LIMS

Job description

Die Universität Innsbruck sucht eine engagierte Fachkraft zur unterstützenden Umsetzung von Anforderungen im Bereich gesundheitsdatengestützter Forschungsprojekte. Sie arbeiten eng mit Forschenden zusammen, erstellen Datenmanagementpläne, Ethikanträge und Studienprotokolle und sichern die Qualität der Forschungsdaten.

Sie dokumentieren Prozesse, setzen Tools zur De-Identifikation ein und unterstützen die Datenerhebung sowie die langfristige Pflege von HDRH‑Datenbeständen.