Data-Science-Praktikum - Künstliche Intelligenz angewandt auf Krankenhausdaten - 100%

Über den Job

Unternehmensbeschreibung

Mit über 13.000 Mitarbeitenden, die 160 Berufe vertreten, sind die Universitätsspitäler Genf (HUG) eine national und international anerkannte Einrichtung. Um mehr über unsere Institution zu erfahren, nehmen Sie sich ein paar Minuten Zeit, um unseren Rückblick 2025 anzusehen, indem Sie hier klicken.

Die Medizinische und Qualitätsdirektion hat die Aufgabe, die Qualität und Sicherheit der medizinischen Leistungen der Universitätsspitäler Genf zu gewährleisten. Der Dienst für Infektionsprävention und -kontrolle (SPCI) hat die Aufgabe, Infektionen und Reservoirs resistenter Mikroorganismen im Krankenhausumfeld zu kontrollieren und zu verhindern. Der Dienst besteht aus infektiologischen Ärzten mit klinischen und Forschungsaufgaben, einem Team spezialisierter Pflegefachkräfte, Epidemiologen, Data Scientists sowie Informatikerinnen und Informatikern. Der Dienst ist zudem ein Kollaborationszentrum der Weltgesundheitsorganisation (WHO) für Infektionsprävention und -kontrolle sowie Antibiotikaresistenz.

Stellenbeschreibung

Antibiotikaresistente Bakterien stellen eine große Herausforderung für Gesundheitssysteme dar. Die Universitätsspitäler Genf entwickeln innovative Ansätze, die Krankenhaus-Epidemiologie, Data Science und Künstliche Intelligenz kombinieren, um die frühzeitige Erkennung von Patientinnen und Patienten mit multiresistenten Bakterien zu verbessern.

In diesem Zusammenhang entwickeln wir das von der Privaten Stiftung der HUG finanzierte Projekt SEARCH-AI, dessen Ziel es ist, das gezielte Screening von Trägern multiresistenter Bakterien (ESBL, CPE, VRE) bei Aufnahme und während des Krankenhausaufenthalts mithilfe von Machine-Learning-Modellen, die auf klinischen Krankenhausdaten basieren, zu optimieren.

Im Rahmen Ihres Praktikums beteiligen Sie sich an der Entwicklung und Bewertung prädiktiver Modelle zur Identifikation von Patientengruppen mit Risiko für das Tragen resistenter Bakterien.

Die Hauptaufgaben umfassen:

die Vorverarbeitung und Strukturierung klinischer Krankenhausdatenbanken (Patientendossiers, Mikrobiologie, Krankenhausverlauf);
Feature Engineering aus longitudinalen medizinischen Daten;
Entwicklung und Vergleich von Machine-Learning-Modellen (penalisierte logistische Regression, LASSO, Baumodelle, XGBoost usw.);
Bewertung der Modellleistung und Interpretierbarkeitsanalyse (SHAP oder ähnliche Methoden);
Beitrag zur Dokumentation der analytischen Pipeline;
Teilnahme an wissenschaftlichen Diskussionen mit einem multidisziplinären Team (Kliniker, Epidemiologen, Data Scientists)

Je nach Projektfortschritt kann das Praktikum zur wissenschaftlichen Publikation oder Präsentation auf einer internationalen Konferenz beitragen.

Qualifikationen

Dieses Praktikum richtet sich an Studierende im Abschluss ihres Studiums (Master oder Ingenieurschule) mit Spezialisierung in Data Science, Machine Learning, Bioinformatik und angewandter Statistik oder Informatik und Sie verfügen über eine Praktikumsvereinbarung.

Sie beherrschen Python oder R für Datenanalysen gut, haben Kenntnisse im überwachten Machine Learning sowie solide Grundlagen in Statistik und Modellierung.

Sie haben Erfahrung im Umgang mit großen Datenbanken und ein ausgeprägtes Interesse an Anwendungen von KI im Gesundheitswesen oder in der Biomedizin. Darüber hinaus werden Erfahrungen mit medizinischen oder biologischen Daten, Kenntnisse in Epidemiologie oder öffentlicher Gesundheit sowie Vertrautheit mit Methoden zur Interpretierbarkeit von Modellen als Pluspunkte angesehen.

Gute Englischkenntnisse werden ebenfalls gewünscht.

Zusätzliche Informationen

• Arbeitsbeginn: nach Vereinbarung
• Anzahl der Stellen: 1
• Beschäftigungsgrad: 100%
• Vertragsart: 6-monatiger befristeter Vertrag mit Praktikumsvereinbarung
• Bewerbungsfrist: 17.04.2026
• Kontakt für Auskünfte: spci-secretariat@hug.ch

Ihre Bewerbungsunterlagen müssen ein Motivationsschreiben, einen Lebenslauf, Kopien der für die Stelle erforderlichen Diplome und Zeugnisse sowie die letzten zwei Arbeitszeugnisse enthalten.

Diese Ausschreibung richtet sich gleichermaßen an Frauen und Männer.

Nur Bewerbungen, die über die Rekrutierungsplattform eingereicht werden, werden berücksichtigt. Papier- und E-Mail-Bewerbungen werden nicht bearbeitet.