RESEARCH ASSOCIATE / DOCTORAL STUDENT (f/m/d) for the research Project "multidimensional analytic

Aufgaben

• Projektkoordination und operative Umsetzung des Projekts.
• Neben der Projektkoordination mit nationalen und internationalen Partnern umfasst das Projekt die Durchführung von Teilprojekten im Rahmen Ihrer Promotion.
• Erlernen und Implementieren quantitativer Datenerfassungs- und Analysemethoden, einschließlich maschinellem Lernen, sowie Koordination und Verfassen von peer-reviewten Publikationen.
• Beteiligung an der Entwicklung und Anwendung modernster Data-Science-Modelle in enger Zusammenarbeit mit Konsortialpartnern aus Biomechanik, Medizin und Psychologie/Psychosomatik.
• Präsentation von Forschungsergebnissen auf nationalen und internationalen Konferenzen und Symposien.
• Implementierung moderner Datenmanagementstandards und, wo möglich, Open-Science-Veröffentlichung von Forschungsergebnissen (Metadaten, analytische Workflows, Codedokumentation usw.) unter Einhaltung der FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable).
• Interdisziplinäre Zusammenarbeit innerhalb des Forschungsteams.

Profil

• Ein abgeschlossenes Hochschulstudium (Master-Abschluss oder ein international gleichwertiger Abschluss) in Physiotherapie, Sportwissenschaft, Datenwissenschaft, Statistik, Medizin, Gesundheitswissenschaften, Rehabilitationswissenschaften oder einem verwandten Fachgebiet sowie relevante Forschungserfahrung.
• Erfüllung der formalen Kriterien für die Einschreibung als Doktorand*in im Fachbereich "Soziale Arbeit und Gesundheit" des Promotionskollegs NRW (PK NRW) (siehe Zulassungsvoraussetzungen des Fachbereichs Soziale Arbeit und Gesundheit am PK NRW).
• Sehr gute schriftliche und mündliche Englischkenntnisse (wissenschaftliche Kommunikation) sind für die Position erforderlich; fließende Deutschkenntnisse sind nicht erforderlich.
• Erfahrung in der Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams.
• Nachweisliche Erfahrung in der statistischen Analyse.
• Erfahrung in maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz ist von Vorteil.
• Erfahrung in Projektkoordination, Programmierung (z.B. R, Python) sowie in der Erstellung wissenschaftlicher Publikationen und Förderanträge ist wünschenswert.

Wir bieten

Sie arbeiten in einem interdisziplinären Team, das sich der muskuloskelettalen Gesundheit widmet. Sie erhalten eine umfassende Einarbeitung, profitieren von flexiblen Arbeitszeiten und haben Zugang zu einer modernen Umgebung, um Ihre Ideen und Projekte umzusetzen. Eine Homeoffice-Komponente als Teil der Position ist möglich.

Rahmenbedingungen

In der Abteilung Physiotherapie des Fachbereichs Pflege, Hebammenwissenschaft und Therapiewissenschaften der Hochschule Bochum ist zum frühestmöglichen Zeitpunkt, spätestens jedoch zum März 2027, eine auf vier Jahre befristete Stelle als Wissenschaftlicher Mitarbeiterin / Doktorand*in (w/m/d) für das Forschungsprojekt "multidimensionale analytische Ansätze zur Verbesserung der LBP-Diagnose und -Prognose" im Rahmen der DFG-Forschungsgruppe "DYN3M" zu besetzen (EG 13 TV-L).

Das Projekt wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert. Die Stelle ist für einen Zeitraum von 4 Jahren zur wissenschaftlichen Qualifikation befristet, mit einem Schwerpunkt auf multimodaler Datenanalyse bei Rückenschmerzen. Die Vergütung erfolgt nach Entgeltgruppe E13 TV-L, vorbehaltlich der Erfüllung der persönlichen Voraussetzungen. Die Arbeitszeit beträgt 23 Stunden und 54 Minuten pro Woche (60% einer Vollzeitstelle). Im Rahmen dieses Projekts ist eine kooperative Promotion an der Promotionskolleg NRW (PK NRW) vorgesehen.

Das DFG-geförderte Forschungsprojekt "DYN3M" (2026–2030) untersucht die dynamischen Mechanismen der muskuloskelettellen Gesundheit und der Chronifizierung von Rückenschmerzen, um den Übergang von generischen Behandlungsansätzen zu präziser personalisierter Schmerztherapie voranzutreiben. Im Rahmen Ihrer Promotion arbeiten Sie an der Schnittstelle von Neurowissenschaften, Biomechanik und Datenwissenschaft, um das Zusammenspiel zwischen dem muskuloskelettellen System, der neuronalen Bewegungskontrolle und psychologischen Faktoren zu untersuchen. Dabei wenden Sie Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz an, um multimodale Daten zu analysieren, hochdimensionale Signaturen zu identifizieren und prädiktive Modelle zu entwickeln, um zu bewerten, ob individuelle Heilungsverläufe existieren und ob spezifische Untergruppen für gezielte Behandlungen existieren, um den therapeutischen Gesamterfolg zu optimieren.

Die Stelle ist nach Entgeltgruppe E13 des Tarifvertrags für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L) eingruppiert.

Basierend auf unserer Gleichstellungspolitik streben wir eine Erhöhung des Anteils weiblicher Forscher*innen an unserer Universität an und begrüßen daher besonders Bewerbungen von Frauen.

Die Hochschule Bochum ist seit April 2008 als familienfreundliche Hochschule zertifiziert. Bewerbungen von entsprechend qualifizierten schwerbehinderten Personen oder Personen mit gleichgestelltem Status im Sinne des SGB IX werden ausdrücklich begrüßt.

Homeoffice: Umfang: Nach Vereinbarung

Über Hochschule Bochum

Als Hochschule für angewandte Wissenschaften engagieren wir uns besonders für nachhaltige Entwicklung. Basierend auf unserer Nachhaltigkeitsstrategie integrieren wir Nachhaltigkeit in alle Studiengänge, angewandte Forschung und unseren täglichen Betrieb. Mit unseren Campus in Bochum und Heiligenhaus geben wir wichtige Impulse für die regionale Entwicklung von Gesellschaft und Wirtschaft. Zahlreiche Kooperationen unterstreichen unsere internationale Ausrichtung. Wir möchten die Qualität unserer Lehre und Forschung durch die Berufung weiterer engagierter und innovativer Forscher*innen verbessern.

Bewerbung

Dann bewerben Sie sich bis zum 04.11.2026 ausschließlich über den Bewerbungslink zur Originalanzeige.