
Die University of Wisconsin-Madison ist eine öffentliche Forschungsuniversität in Madison, Wisconsin, und der Hauptcampus des University of Wisconsin System. Ihre akademische und wissenschaftliche Gemeinschaft umfasst die Geistes- und Sozialwissenschaften, Naturwissenschaften sowie angewandte Fachbereiche; jährlich fließen mehr als eine Milliarde US-Dollar in die Forschung. Die Universität verbindet grundständige und weiterführende Studienangebote mit gesellschaftlichem Engagement, Ressourcen auf dem Campus und Hochschulsport. Maßgeblich ist dabei die Wisconsin Idea, die den Schwerpunkt auf den Dienst an der Öffentlichkeit legt. Zudem setzt sich die Universität für Vielfalt, inklusive Exzellenz und den Austausch mit der Gesellschaft ein.
Forschungsdatenwissenschaftler: Datenqualität – University of Wisconsin-Madison
Leiten Sie Datenqualitäts-Engineering und -Analysen für den Wisconsin Health Data Hub der UW–Madison. Stärken Sie klinische und biomedizinische Datensätze für Forschung, Analysen und KI-Anwendungen.
Beschreibung
- Datenqualitätsfunktionen für den Wisconsin Health Data Hub aufbauen und operationalisieren
- Skalierbare Qualitätsframeworks für klinische, biomedizinische und Forschungsdatensätze erstellen und pflegen
- Daten profilieren und explorative Analysen durchführen, um Anomalien, fehlende Werte, Inkonsistenzen und andere Qualitätsprobleme aufzudecken
- Statistische und computergestützte Methoden, Regeln, Schwellenwerte, Metriken und Validierungsstandards definieren
- Methoden der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens zur Anomalieerkennung und kontinuierlichen Qualitätsüberwachung einsetzen
- Automatisierte Validierungs- und Qualitätskontroll-Workflows, wiederverwendbare Komponenten, Skripte, Services und APIs entwickeln
- Qualitätsprüfungen und Überwachung in Cloud-Datenpipelines und Analyseumgebungen integrieren
- Mit Ingenieurinnen und Ingenieuren, Datenwissenschaftlerinnen und Datenwissenschaftlern, Inform und Informatikern, Architektinnen und Architekten, Sicherheitsspezialistinnen und Sicherheitsspezialisten, Forschenden und weiteren Stakeholdern zusammenarbeiten
- Datenstandardisierung, Normalisierung, Harmonisierung, Interoperabilität, Provenienz, Metadaten und Dokumentation voranbringen
- Die Eignung und Einschränkungen von Datensätzen für Analysen, Modellierung, künstliche Intelligenz und Forschungszwecke bewerten
- Richtlinien, Standards, Definitionen, Verfahren und Verantwortlichkeitsmodelle für die Datenqualitäts-Governance entwickeln
- Ergebnisse und Empfehlungen sowohl technischen als auch nichttechnischen Zielgruppen klar präsentieren
- Reproduzierbare Workflows, Berichte, Dashboards und Datenqualitätswerkzeuge erstellen
- Technologietransfer und nachhaltige Einführung in akademischen, medizinischen und industriellen Forschungsumgebungen unterstützen
Anforderungen
- Mindestens 3–5 Jahre Berufserfahrung in Datenwissenschaft, Forschungsdatenmanagement, Datenqualität, Datenanalyse oder einer verwandten technischen Fachrichtung
- Fortgeschrittene Programmiererfahrung mit Python, R und SQL
- Praktische Erfahrung mit der Entwicklung und Anwendung von Datenqualitätsprozessen wie Profiling, Validierung, Bereinigung, Standardisierung, Anomalieerkennung und Überwachung
- Erfahrung im Umgang mit großen Datensätzen und Verarbeitungspipelines, die mehrere strukturierte und/oder unstrukturierte Quellen umfassen
- Fähigkeit, Datenqualitätsregeln, Metriken, Validierungsframeworks und Überwachungs-Workflows zu automatisieren
- Ausgeprägtes analytisches Urteilsvermögen und Problemlösungskompetenz
- Fähigkeit, komplexe Datenqualitätsergebnisse technischen und nichttechnischen Stakeholdern zu erläutern
- Derzeitiger Wohnsitz in Wisconsin oder Bereitschaft, innerhalb eines angemessenen Zeitraums umzuziehen
- Fortbestehende Arbeitserlaubnis für die Vereinigten Staaten ohne Unterstützung durch den Arbeitgeber bei der Visumserteilung; eine Unterstützung durch die Universität, TN-Visa und J-1-Ausnahmen sind nicht verfügbar
- Die Bewerbung muss ein Anschreiben und einen Lebenslauf enthalten
- Eine Promotion oder ein anderer Abschluss auf höchster Qualifikationsebene in Datenwissenschaft, Informatik, Statistik, Biostatistik, biomedizinischer Informatik, Informationssystemen oder einem verwandten technischen Fachgebiet ist wünschenswert
- Wünschenswert sind Kenntnisse in klinischen, medizinischen oder Forschungsdaten, medizinischen Datenmodellen und -standards, Cloud-Plattformen, Azure Synapse, Microsoft Fabric oder ADF, EHR-Daten sowie reproduzierbaren Data-Science-Workflows
Zusatzleistungen
- Umfangreiche Ansprüche auf Urlaub, Feiertage und Krankheitsurlaub
- Leistungsstarker Versicherungsschutz und Optionen für Sparkonten
- Altersvorsorgeleistungen