Als (Junior) Research Consultant (m/w/d) arbeiten Sie in unserem Team an anspruchsvollen Analyseprojekten mit Fokus auf Sekundärdatenanalysen und Real-World Evidence im deutschen Gesundheitswesen. Sie arbeiten an der Schnittstelle zwischen Daten, Methodik und strategischer Beratung – und tragen dazu bei, aus komplexen Versorgungsdaten fundierte Erkenntnisse für unsere Kunden zu generieren – unter anderem im Kontext von AMNOG-Nutzenbewertungen und Market-Access-Strategien.
Über die operative Projektarbeit hinaus bringen Sie sich aktiv in die Weiterentwicklung unserer Analyseprozesse ein und unterstützen bei der Identifikation neuer Projektideen und Forschungsansätze. Wir suchen eine engagierte Persönlichkeit, die quantitative Methodenkompetenz, wissenschaftliches Arbeiten und die Leidenschaft für datengetriebene Erkenntnisse vereint.
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Aufbereitung, Analyse und Qualitätssicherung quantitativer Daten aus Sekundärdatenquellen, einschließlich Datenmanagement und Code Review
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Eigenständige Durchführung von Real-World-Evidence-Analysen, inklusive Extraktion und Operationalisierung aus Klassifikationssystemen sowie Strukturierung von Variablenlisten
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Unterstützung bei der Entwicklung von Forschungsfragen, Bewertung der Analysedurchführbarkeit sowie Mitwirkung bei der Erstellung von Studienprotokollen und Analyseplänen
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Durchführung von Literaturrecherchen sowie Mitwirkung bei der Erstellung von Publikationen
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Unterstützung bei der Aufbereitung von Real-World-Daten für AMNOG-Nutzenbewertungen und Zusatznutzen-Argumentationen
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Recherche zu Projektideen, Fördermöglichkeiten, Datenquellen und Möglichkeiten der Sekundärdatennutzung
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Mitwirkung bei strategischen und organisatorischen Aufbauaktivitäten sowie aktive Mitgestaltung und Optimierung interner Prozesse
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Abgeschlossenes Studium der Gesundheitsökonomie, Epidemiologie, Public Health, Statistik, Medizininformatik, Volkswirtschaftslehre oder einer vergleichbaren Fachrichtung
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Berufserfahrung oder erste fundierte praktische Erfahrung im Bereich Datenanalyse, Versorgungsforschung oder Real-World Evidence
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Ausgeprägte quantitative Methodenkompetenz, gute bis sehr gute R-Kenntnisse sowie Erfahrung in der Arbeit mit Sekundärdaten
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Kenntnisse der deutschen Klassifikationssysteme (ICD, OPS, DRG, ATC, PZN etc.) sowie des AMNOG-Prozesses und der Anforderungen von IQWiG und G-BA von Vorteil
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Offenheit für den Einsatz neuer Technologien, insbesondere KI-gestützter Anwendungen
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Strukturierte, sorgfältige Arbeitsweise mit ausgeprägten analytischen Fähigkeiten und hoher Qualitätsorientierung
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Hohe Eigeninitiative, Kreativität bei der Lösungsfindung und ausgeprägte Problemlösungskompetenz
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Verhandlungssicheres Deutsch und Englisch in Wort und Schrift
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Sicherer Umgang mit MS Office, insbesondere Excel
