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Abgeschlossenes Studium im Bereich Statistik, Biostatistik, Bioinformatik, Epidemiologie, Public Health, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation Sehr gute statistische Kenntnisse, idealerweise mit Erfahrung in der Versorgungsforschung, Erfahrung mit Statistikprogrammen (z. B. R,SPSS oder SAS), idealerweise gute Programmierfähigkeiten in R Erfahrung im Aufbereiten und Analysieren von Daten (Gesundheitsdaten/Registerdaten) mit dem Ziel der wissenschaftlichen Auswertung Idealerweise Erfahrung mit gängigen Verfahren zu Data Engineering, Data Modelling, Data Mining und insbesondere Machine Learning oder Interesse, sich in diese einzuarbeiten Hohes Maß an Selbstständigkeit, Eigenverantwortung und Engagement