CALUMA GmbH

Medizinischer Datenanalyst (m/w/d) für Landsberg am Lech – 18,50 € / Stunde – Werkstudent

86886 Landsberg am Lech, Bayern, Deutschland
26/11/2025
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18,50 Euro - 18,50 Euro / Stunde

Jobbeschreibung

In Landsberg am Lech erwartet dich eine anspruchsvolle Tätigkeit im Bereich medizinische Datenanalyse. Du unterstützt bei der Auswertung von Gesundheitsdaten und der Generierung von Erkenntnissen. Als Medizinstudent verbindest du medizinisches Fachwissen mit analytischen Fähigkeiten. Du arbeitest mit modernen Analysetools und lernst Methoden der Gesundheitsdatenforschung kennen. Diese Position ist ideal für Studierende mit Interesse an Daten und Statistik.

Branche: Medizinische Datenanalyse

Jobarten: Werkstudent

Personalart: Medizinstudenten (m/w/d)

Aufgaben:

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Du unterstützt bei der Aufbereitung und Analyse von medizinischen Datenbeständen. Du führst statistische Auswertungen durch und visualisierst Ergebnisse. Du wertest Routinedaten aus und identifizierst Muster oder Auffälligkeiten. Du unterstützt bei der Erstellung von Berichten und Dashboards. Du arbeitest mit epidemiologischen Daten und gesundheitsökonomischen Kennzahlen. Du prüfst Datenqualität und führst Plausibilitätskontrollen durch. Außerdem wirkst du bei Forschungsprojekten und Datenauswertungen mit.

Deine Nebenaufgaben umfassen die Pflege von Datenbanken und die Sicherstellung der Datenintegrität. Du dokumentierst Analyseprozesse und erstellst Methodenbeschreibungen. Du recherchierst statistische Methoden und Analyseverfahren. Du unterstützt bei der Erstellung von wissenschaftlichen Publikationen. Du hilfst bei der Visualisierung von Daten durch Grafiken und Infografiken. Du wirkst bei der Entwicklung von Auswertungsroutinen mit. Gelegentlich präsentierst du Analyseergebnisse in Teambesprechungen. Du unterstützt bei Datenschutz- und Anonymisierungsprozessen.

Anforderungen:

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Du bist in einem fortgeschrittenen Medizinstudium und hast Interesse an Datenanalyse. Idealerweise hast du bereits Kenntnisse in Statistik und Epidemiologie. Erfahrung mit statistischer Software wie R, SPSS, SAS oder Python ist erforderlich. Du verfügst über gute Kenntnisse in MS Excel und Datenbanken. Analytisches Denken und mathematisches Verständnis sind wichtig. Du arbeitest sehr genau und achtest auf Datenqualität. Gute Englischkenntnisse für das Lesen von Fachliteratur sind notwendig. Du kannst 15-18 Stunden pro Woche arbeiten.

Du zeichnest dich durch ausgeprägte analytische Fähigkeiten aus. Deine Affinität zu Zahlen und Daten ist stark ausgeprägt. Du arbeitest sehr präzise und achtest auf Details in Datensätzen. Deine Problemlösungskompetenz hilft dir bei komplexen Analysefragestellungen. Du bist strukturiert und dokumentierst deine Arbeit nachvollziehbar. Deine Visualisierungskompetenz ermöglicht anschauliche Darstellung von Ergebnissen. Du arbeitest selbstständig an Analyseprojekten. Gleichzeitig bist du teamorientiert und tauschst dich konstruktiv aus. Deine Lernbereitschaft zeigt sich im Umgang mit neuen Analysemethoden.

Arbeitszeiten:

Flexible Arbeitszeiten von Montag bis Freitag zwischen 09:00 und 18:00 Uhr. Die genaue Zeiteinteilung ist weitgehend frei gestaltbar. Viele Aufgaben können im Homeoffice erledigt werden. Du arbeitest 15-18 Stunden pro Woche nach individueller Vereinbarung. Gelegentliche Präsenztermine für Besprechungen sind einzuplanen. In Projektphasen kann vorübergehend erhöhter Zeitbedarf bestehen. Während der Semesterferien besteht die Möglichkeit zur Vollzeitarbeit.

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Zusammenfassung:

Unser Kunde bietet dir Zugang zu umfangreichen medizinischen Datenbeständen. Du erhältst eine Einarbeitung in statistische Methoden und Analysetools. Dir wird moderne IT-Ausstattung und Lizenzen für Statistiksoftware zur Verfügung gestellt. Du kannst an Methodenworkshops und Statistikschulungen teilnehmen. Es besteht die Möglichkeit, eigene Forschungsfragen zu bearbeiten. Du arbeitest in einem wissenschaftlichen Umfeld mit erfahrenen Datenanalysten. Die Tätigkeit bietet dir wertvolle Kompetenzen für Forschung oder Versorgungsanalyse. Du kannst Ergebnisse für eigene wissenschaftliche Arbeiten nutzen.

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