WISSENSCHAFTL. MITARBEITER*IN IN DEr Gesundheitsinformatik und Physiotherapiewissenschaft

• explorative Analyse von Bewegungsdaten und Elektromyogramm-(EMG) Daten aus der Vorabstudie zur Identifikation von für die Prädiktions- und Risikomodelle relevanten Variablen,
• Kooperation im Team zur Erarbeitung eines systematischen Reviews zu Thema Artificial Intelligence and musculoskeletal movement assessments
• Durchführung von dimensionsreduzierenden Verfahren (z.B. Hauptkomponentenanalyse, Clusterverfahren wie k-means) für die Bewegungsdaten, EMG Daten sowie für die biopsychosozialen Daten,
• Entwicklung von KI-basierten Modellen auf Basis von Bewegungs- und EMG-Daten aus der Kohortenstudie
• Mitarbeit und Austausch im Team der beiden Working Groups 1 und 2 sowie im Gesamtteam
• Dokumentation, Aufbereitung und Veröffentlichung der Forschungsergebnisse in Form von wissenschaftlichen Artikeln, Berichten und Präsentationen (mindestens zwei internationale Publikationen)

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Ihr Profil

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium im Bereich (Medizinische oder Gesundheits.) Informatik, Cognitive Science, Statistik oder Mathematik mit Bezug zum Gesundheitswesen, alternativ abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium im Bereich Gesundheit (vorzugsweise Physiotherapiewissenschaft)
• fundierte Kenntnisse in mathematisch-statistischen Methoden und der Anwendung von entsprechenden Werkzeugen (z.B. R oder Python scikit-learn)
• nachweisbare gute Kenntnisse im Bereich Gesundheit
• sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Wir suchen eine Person mit ausgeprägten analytischen Kompetenzen, die im Team strukturiert arbeiten kann und über ein gutes Zeitmanagement verfügt.

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Die Stelle ist grundsätzlich kombinierbar mit Stellen in thematisch angrenzenden Forschungsprojekten der Hochschule, beispielsweise der Ausschreibung WiSo 60-2026.

Die Beschäftigung erfolgt in Teilziet mit 50 Prozent der regelmäßigen Arbeitszeit und ist projektbedingt bis zum 31.03.2029 befristet. Der Arbeitsort ist Osnabrück mit der Möglichkeit der Vereinbrung zur mobilen Arbeit. Die Vergütung erfolgt nach Entgeltgruppe 13 des TV-L. Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen.

Die Hochschule Osnabrück behält es sich vor, die Auswahlgespräche in Präsenz oder online durchzuführen. Bewerbungen mit den üblichen Unterlagen – bei Übersendung per Mail nur als eine Datei im PDF – werden bis zum 27.11.2026 unter Angabe der Kennziffer WiSo 64-2026 erbeten an:

Geschäftsbereich Personal

Postanschrift:

Hochschule Osnabrück

Geschäftsbereich Personal

Postfach 1940, 49009 Osnabrück

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Source: Statistisches Bundesamt (Destatis), table; dl-de/by-2-0; StarIn's calculation