Das DLR-Institut für Luft- und Raumfahrtmedizin betreibt interdisziplinäre Forschung zur Erhaltung von Gesundheit und Leistungsfähigkeit des Menschen unter extremen Umweltbedingungen - im Weltraum, in der Luftfahrt und auf der Erde.
Das erwartet dich
Die Abteilung „Schlaf und Humanfaktoren“ im Institut für Luft- und Raumfahrtmedizin ist bestrebt, das Wissen über luftfahrt- und verkehrsspezifische Aspekte menschlicher Gesundheit, Leistungsfähigkeit und Wohlbefinden durch Forschung mittels umfangreicher Labor- und Feldstudien sowie der Analyse epidemiologischer Datensätze ständig zu erweitern.
Im Rahmen eines interdisziplinären Forschungsprojekts untersuchen wir die gesundheitlichen Auswirkungen von Umweltstressoren auf die Bevölkerung. Im Mittelpunkt steht der Einfluss von nächtlichem Fluglärm und nächtlicher Lichtverschmutzung auf das Risiko für chronische Erkrankungen. Hierfür werden umfangreiche longitudinale Krankenkassendaten analysiert und mit Expositionsdaten verknüpft. Ziel ist es, kausale Zusammenhänge zu identifizieren und dabei die besondere Bedeutung von Schlafstörungen in Folge nächtlicher Lärm- und Lichtbelastung zu beleuchten. Die Analysen sollen eine wissenschaftliche Evidenz für präventive Maßnahmen schaffen.
Deine Aufgaben
Du bereitest Gesundheitsdaten auf und analysierst diese. In einem interdisziplinären Team identifizierst du relevante Expositionsparameter für die nächtliche Lärm- und Lichtbelastung, erarbeitest eine entsprechende Datenbasis und setzt diese Expositionsdaten zu den Gesundheitsdaten in Beziehung. Der Fokus der statistischen Auswertungen liegt dabei auf longitudinaler Datenanalyse mit Hilfe mit R, SPSS oder vergleichbarer Software sowie die Entwicklung und Anwendung von Expositionsmodellen. Deine Ergebnisse veröffentlichst du in internationalen Fachzeitschriften mit Peer-Review-Verfahren und auf Fachtagungen.
Das bringst du mit
- sehr guter wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Master oder vergleichbar) in Epidemiologie, Public Health, Medizin, Biostatistik, Umweltwissenschaften oder verwandten Disziplinen
- vertiefte Kenntnisse in quantitativen Methoden und Statistik
- sehr gute Kenntnisse in Statistik unter Nutzung von Analysesoftware wie R, SAS, SPSS o.ä.
- sehr gutes Organisationsvermögen, analytisches Denken und eine strukturierte Arbeitsweise
- sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Interesse an Public-Health-relevanten Fragestellungen, insbesondere im Bereich Umweltstressoren
- Vorkenntnisse zu Lichtverschmutzung, Lärmbelastung und Schlaf sind wünschenswert
Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!
Fragen zu dieser Position (Kennziffer 3199) beantwortet dir gerne:
Daniel Aeschbach
Tel.: +49 2203 601 3058