Das sind wir:

Am Universitätsklinikum Erlangen wurden gemeinsam mit dem Lehrstuhl für Medizinische Informatik ein Datenintegrationszentrum (DIZ) eingerichtet. Das DIZ wird in den nächsten Jahren in mehreren Projekten der Medizininformatik-Initiative engagiert sein und übernimmt dort Aufgaben in den Bereichen Standardisierung, Entwicklung, maschinellem Lernen und Datenintegration.

Der Sonderforschungsbereich "Empatho-Kinaesthetic Sensor Technology" (EmpkinS) entwickelt neuartige kontaktlose Sensor-Technologien, um Bewegungsdaten des menschlichen Körpers in hoher Qualität zu erfassen. Ziel ist es, auf dieser Basis neue Erkenntnisse über biomechanische, medizinische und (psycho-)physiologische Körperfunktionen und deren Wechselwirkungen zu gewinnen.

Ein Teilprojekt zielt darauf ab, eine einheitliche, datengetriebene Zusammenarbeit zu ermöglichen. Zentrale Bestandteile sind ein übergreifender Katalog aller Datensätze und Artefakte in Form eines Wissensgraphen sowie die verbesserte Sichtbarkeit und Verknüpfbarkeit der Projektdaten.

• Entwicklung einer domänenspezifischen IT-Lösung für den Knowledge Graph zur semantischen Beschreibung interdisziplinärer Forschungsdaten
• Integration bestehender Ontologien und Terminologien zur Annotation von Datensätzen
• Entwicklung von ETL-Pipelines zum Import von (Meta-)Daten in den Knowledge Graph
• Konzeption und Umsetzung eines webbasierten Nutzerinterfaces zur Navigation und Suche in semantisch beschriebenen Daten
• Unterstützung wissenschaftlicher Projektpartner bei der Beschreibung und Integration ihrer Daten
• Mitwirkung an der Datenmanagement-Strategie, inkl. FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable), Lizenzierung und Zugriffsregelungen
• Durchführung von Schulungen und Beratungen für Forschende zum Umgang mit Dateninfrastruktur und semantischen Werkzeugen

• Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) in Informatik, Medizininformatik, Data Science, Informationswissenschaften oder einem verwandten Fach
• Kenntnisse in mindestens zwei der folgenden Bereiche:
  o Ontologien / semantische Modellierung (z. B. RDF, OWL)
  o Graphdatenbanken (z. B. Neo4j)
  o Webtechnologien und Nutzeroberflächen
  o Forschungsdatenmanagement und FAIR-Prinzipien
• Kenntnisse in der Erschließung von Visualisierungsdaten
• Kenntnisse in Programmiersprachen wie Java, Python oder C++

• Kenntnisse von ETL- und Streaming-Technologien (bspw. Apache Kafka, Java Spring Batch) sind von Vorteil
• Erfahrung mit medizinischen Standards wie HL7 FHIR sind von Vorteil
• Kenntnisse in moderner Softwareentwicklung und Erfahrungen mit Containertechnologien und Continuous Integration sind wünschenswert
• Kenntnisse von Prozessabläufen im klinischen Umfeld und Kenntnisse von medizinischen Terminologien sind wünschenswert