Wissenschaftliche/-r Mitarbeiter/-in als Projektkoordinator/-in (w/m/d)

• Koordination und Projektmanagement im NUM-DIZ-Projekt in Zusammenarbeit mit weiteren Standorten
• Kommunikationsmanagement innerhalb des Konsortiums und gegenüber der NUM-Koordinierungsstelle
• Unterstützung verschiedener Universitätsklinika bei Berichtswesen und Antragstellungen
• Organisation, Vorbereitung und Moderation von Projektmeetings
• Steuerung von Abstimmungsprozessen zwischen den beteiligten Partnern
• Dokumentation von Ergebnissen, Beschlüssen und Projektfortschritten
• Erstellung und Pflege von Reportings im Projektkontext, Finanzmanagement im Projektbereich
• Aufgaben- und Ressourcenmanagement zur Sicherstellung eines reibungslosen Projektablaufs

• Abgeschlossenes Studium der Medizin-, Bio- oder Wirtschaftsinformatik, Sozial-, Bio- oder Gesundheitswissenschaften, Ingenieur-, Wirtschafts- oder Naturwissenschaften oder eine vergleichbare Qualifikation
• Teamfähigkeit sowie ein freundlicher und offener Umgang mit Kolleginnen, Kollegen und Projektpartnern
• Exzellente Kommunikationsfähigkeit
• Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift, mindestens auf Niveau C1
• Ausgeprägte organisatorische Fähigkeiten und hohe Eigeninitiative
• Wünschenswert: Erfahrung im Projektmanagement und in der wissenschaftlichen Koordination

Das Department für IT und Angewandte Medizininformatik ist eine Einrichtung der Medizinischen Fakultät und des Universitätsklinikum, die Forschung und Dienstleistungen in der digitalen Medizin bündelt. Innerhalb des Departments ist dabei das Medizinische Datenintegrationszentrum  (meDIC), auch als Teil vom deutschlandweiten Netzwerk Universitätsmedizin, an der Digitalisierung der Forschungsdateninfrastruktur beteiligt.

Unser Ziel ist es, durch die Zusammenführung von Daten neue Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Verbesserung der Behandlung von Patientinnen und Patienten führen. Das kann durch die Standardisierung und kooperative Nutzung von Daten der klinischen Versorgung, Etablierung von innovativen IT-Lösungen, genauso wie durch das Trainieren von Modellen des maschinellen Lernens realisiert werden.