Zwei SNF-PhD-Kandidaten- & wissenschaftliche Mitarbeiterstellen in Angewandter Ökonometrie / Data Science am Lehrstuhl für Gesundheitsökonomie, Politik und Management (m/w/d)

23 April 2026
100%
St. Gallen

Job-Zusammenfassung

Die School of Medicine und der Lehrstuhl für Gesundheitseconomie wurden 2020 gegründet. Hier kannst du innovative Forschung in einem dynamischen, internationalen Team durchführen.

Aufgaben

Du verfeinerst und testest Forschungsfragen mit quantitativen Methoden.
Bereite hochwertige Manuskripte für Veröffentlichungen in Fachzeitschriften vor.
Präsentiere deine Forschungsergebnisse auf internationalen Konferenzen.

Fähigkeiten

Du hast einen herausragenden Masterabschluss in Gesundheitsökonomie oder verwandten Bereichen.
Erfahrung mit großen Datensätzen ist erforderlich.
Du zeigst hohe Motivation für Forschung und Teamarbeit.

Ist das hilfreich?

Über den Job

Die Medizinische Fakultät und der Lehrstuhl für Gesundheitsökonomie, Politik und Management wurden 2020 gegründet und sind die jüngste Entwicklungsstufe der Universität St.Gallen. Wir bieten die Möglichkeit, innovative Forschung in einem internationalen, multidisziplinären Team mit hoher Führungsbeteiligung und in einem dynamischen Umfeld durchzuführen. Mit der Forschung in diesem Projekt legen wir die Grundlage für praktische Anwendungen kausaler Machine-Learning-Modelle in klinischer Software, die potenziell das Leben von Tausenden von Patienten verbessern und finanzielle Belastungen für Krankenhäuser und Gesundheitssysteme verringern können.

Ihre Aufgaben

Diese zwei Stellen sind Teil des Forschungsprojekts „Where Precision Medicine and Operations Management Meet – Learning Optimal Decision Policies in Hospitals“ (POM-D-H), finanziert vom Schweizerischen Nationalfonds (SNF).
Das Projekt wird geleitet von Dr. Justus Vogel von der Medizinischen Fakultät (MED-HSG) und Prof. Dr. med. Urs Pietsch vom Kantonsspital St.Gallen (HOCH).

Das Projekt vereint ein starkes Forschungs- und Kliniknetzwerk, darunter das Universitätsspital Zürich, das Universitätsspital Bern, die Universitätsspitäler Genf und das Kantonsspital St.Gallen (HOCH).

Das Projekt liegt an der Schnittstelle von Präzisionsmedizin und Krankenhausbetrieb und zielt darauf ab, datengetriebene Entscheidungsrichtlinien in Krankenhäusern mithilfe kausaler Machine-Learning-Methoden (CML) zu entwickeln und zu evaluieren. Durch die Nutzung groß angelegter klinischer Daten (Zehntausende von Patienten, beschrieben durch Tausende von Merkmalen) soll das Projekt CML-Modelle entwickeln, die Patientenergebnisse verbessern und gleichzeitig die Effizienz und Ressourcenzuteilung in Krankenhäusern steigern.

Als PhD-Kandidaten und wissenschaftliche Mitarbeiter werden Sie:

Die Forschungsfragen des Projekts mit quantitativen, empirischen Methoden anhand großer realer Datensätze verfeinern, beantworten und testen
Hochwertige Manuskripte für Veröffentlichungen in erstklassigen, peer-reviewed Fachzeitschriften aus Medizin, Operations Research und Analytics vorbereiten
Ihre Forschungsergebnisse auf internationalen Konferenzen präsentieren
Die Betreuung von Bachelor- und Masterarbeiten sowie studentischen Hilfskräften unterstützen
Effektiv in diversen Teams strukturiert arbeiten und kommunizieren sowie direkt mit der Führungsebene und Ärzten zusammenarbeiten
Sich in ein PhD-Programm der Universität St. Gallen einschreiben; wir empfehlen besonders das GPEF-Programm (Doctor of Philosophy in Economics and Econometrics)

Ihr Profil

Wir suchen zwei hochqualifizierte und motivierte Kandidaten:

Hervorragender Masterabschluss im Bereich (Gesundheits-)Ökonomie oder Ökonometrie, Statistik, Machine Learning, Data Science oder Operations Research mit klarem quantitativem und mathematischem Fokus und einem Notendurchschnitt von mindestens 5.0 oder dem Äquivalent für nicht-schweizerische Abschlüsse (entspricht z.B. einer 2.0 in DE und AT)
Erfahrung im Umgang mit großen Datensätzen ist erforderlich
Starke analytische Fähigkeiten sind erforderlich (z.B. Mikroökonomie, angewandte Ökonometrie, kausale Inferenz, Data Science, Machine Learning, gemischt-ganzzahlige Programmierung etc.)
Sie zeigen Eigeninitiative und treiben Ihre Forschungsthemen selbstständig und mit hoher Motivation voran
Fortgeschrittene Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache (R oder Python)
Hohe Motivation zur Verbesserung der ökonometrischen und Data-Science-Kompetenzen
Hervorragende Teamfähigkeit
Ergebnisorientierte Arbeitsweise mit hohem Maß an Eigeninitiative, Kreativität und Teamgeist
Hohe Motivation und Fähigkeit, gleichzeitig an mehreren Forschungsfragen zu arbeiten
Sicherer, offener, konstruktiver und engagierter Kommunikationsstil intern und extern
Kenntnisse über europäische oder andere Gesundheitssysteme sind von Vorteil, aber nicht erforderlich
Erfahrung im Krankenhausmanagement ist von Vorteil, aber nicht erforderlich
Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; fließend in Deutsch und/oder Französisch ist ein Plus

„Ein Ort, an dem Wissen geschaffen wird“ – Als eine der führenden europäischen Universitäten für Wirtschaftswissenschaften und Betriebswirtschaft engagiert sich die Universität St.Gallen (HSG), Schweiz, in der Ausbildung von über 10.000 Studierenden. Die HSG ist einer der größten Arbeitgeber der Region und bietet mehr als 3.500 Forschenden, Lehrenden und Fachkräften ein attraktives und innovatives Umfeld.