Studentische Hilfskraft (gn*) Anästhesiologie

Befristet auf 1 Jahr | In Teilzeit mit 7 Wochenstunden | Klinik für Anästhesiologie, operative Intensivmedizin und Schmerztherapie

Wir sind das UKM. Wir haben einen klaren gesellschaftlichen Auftrag und mit der Verbindung von Krankenversorgung, Forschung und Lehre eine besondere Verantwortung.

Während Deiner Tätigkeit neben dem Studium im Bereich Humanmedizin profitierst Du von individueller Betreuung, attraktiven Rahmenbedingungen und vielen Möglichkeiten zu wachsen und Dich einzubringen. Gemeinsam wollen wir erfolgreich in die Zukunft starten – am besten mit Dir!

FORSCHUNGSPROJEKT:

Im Rahmen des IMF-geförderten Pilotprojekts „Process Mining in Cardiopulmonary Resuscitation" werden 2 studentische Hilfskräfte (SHK) gesucht, die unser interdisziplinäres Team bei der Erforschung von Arbeitsabläufen während Advanced Life Support (ALS) in Simulationsszenarien unterstützen. Ziel des Projekts ist es, mittels Process Mining Prozessabweichungen zu identifizieren und deren Einfluss auf die Reanimationsqualität zu bewerten. Ein zentraler Bestandteil ist die Durchführung standardisierter Reanimationsszenarien im UKM Trainingszentrum über einen Zeitraum von 12 Monaten.

VERANTWORTUNGSVOLLE AUFGABEN:

• Mitwirkung bei der Durchführung standardisierter Reanimationsszenarien im UKM Trainingszentrum über einen Zeitraum von 12 Monaten
• Extraktion und Aufbereitung von Event Logs aus der Laerdal LLEAP Software zur Erfassung der Simulationsdaten
• Manuelle Video-Annotation und Ergänzung von Zeitstempeln für Events, die nicht automatisch erfasst werden
• Sicherstellung standardisierter Abläufe während der Simulationen zur Gewährleistung der Datenqualität
• Zusammenarbeit mit einem interdisziplinären Team aus erfahrenen Intensivmediziner*innen und Process Mining Expert*innen

ANFORDERUNGEN:

• Immatrikulation im Studiengang Humanmedizin, vorzugsweise im klinischen Abschnitt
• Interesse an Notfallmedizin, Datenanalyse und medizinischer Forschung
• Zuverlässigkeit, Teamfähigkeit und strukturierte Arbeitsweise
• Vorerfahrung in Rettungsdienst oder Simulationstraining ist von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich

WIR BIETEN:

• Eine spannende Tätigkeit in einem innovativen Forschungsprojekt mit direktem Bezug zur Notfallmedizin
• Flexible Arbeitszeiten, die sich mit dem Studium vereinbaren lassen
• Einblicke in moderne Forschungsmethoden im Bereich Process Mining und Simulationsmedizin
• Betreuung und Mentoring durch erfahrene Kliniker*innen und Datenwissenschaftler*innen
• Möglichkeit zur Co-Autorenschaft bei wissenschaftlichen Publikationen

Rückfragen an: Dr. Christian Porschen, T 0251 83-47255

Jetzt bewerben über unser Karriereportal bis zum 10.12.2025, inklusive Motivationsschreiben.