Postdoc Onderzoeker

Wat ga je doen?

Binnen dit onderzoeksproject leid je de ontwikkeling van een nieuw raamwerk voor steekproefgroottebepaling in niet-gerandomiseerde studies waarin wordt gecorrigeerd voor confounding. Deze studies zijn nodig bij de evaluatie van zorginterventies die om ethische of praktische redenen niet gerandomiseerd kunnen worden. Methoden om te bepalen hoeveel deelnemers voor zulke studies nodig zijn, ontbreken echter nog. Daarom ontwikkel en verifieer je nieuwe statistische methoden en toets je de bruikbaarheid ervan in de klinische praktijk. Samen met klinische partners en een panel van eindgebruikers zorg je dat de methoden aansluiten op de behoeften van onderzoekers.

Je belangrijkste taken zijn:

• Afleiden van formules voor de steekproefgrootte bij verschillende causale effecten en methoden voor confounding-correctie.
• Uitvoeren van simulatiestudies om de nauwkeurigheid van de ontwikkelde formules te verifiëren.
• Valideren van het raamwerk bij het ontwerpen van een prospectieve niet-gerandomiseerde studie en organiseren van bijeenkomsten met een testpanel.
• Bijdragen aan wetenschappelijke publicaties, begeleiden van de ontwikkeling van een open-source R-pakket en bijdragen aan onderwijs.

De aanstelling duurt 24 maanden. Tijdens het project werk je nauw samen met een softwareontwikkelaar die jouw methoden implementeert in een open-source R-pakket. Ook krijg je de vrijheid om de methodologische aanpak vorm te geven, met input van je begeleiders en internationale collega's uit de Causal Inference topic group van het STRATOS Initiative. Onderzoeksresultaten presenteer je op nationale en internationale congressen. Daarnaast ondersteunen we je professionele ontwikkeling, met ruimte voor eigen onderzoeksideeën, vervolgprojecten en subsidieaanvragen.

Waar ga je werken?

Je werkt binnen de afdeling Biomedical Data Sciences van het LUMC. Deze afdeling ontwikkelt, interpreteert, evalueert en implementeert geavanceerde statistische methoden en data science-technieken voor (bio)medisch onderzoek. Je dagelijkse werkplek is de sectie Medische Statistiek, de grootste biostatistiekgroep van Nederland. Je project is ingebed in het Caecilia Causal Inference Center, een afdelingsoverstijgend expertisecentrum voor causale inferentie binnen het LUMC.

Je werkt nauw samen met klinische partners van de afdelingen Gynaecologie van het LUMC en het Erasmus MC, die klinisch relevante onderzoeksvragen en data inbrengen. Via de Causal Inference topic group van het STRATOS Initiative heb je bovendien toegang tot een internationaal netwerk van experts op het gebied van causale inferentie.

Het project wordt geleid door dr. Doranne Thomassen, dr. Nan van Geloven en prof. dr. Saskia le Cessie, die je zullen begeleiden.

Wat neem je mee?

Statistische methoden ontwikkelen voor causale inferentie spreekt je aan, vooral wanneer deze bijdragen aan betere gezondheidszorg. Met jouw kwantitatieve vaardigheden onderzoek je complexe vraagstukken en leg je bevindingen helder uit aan anderen. Ook met clinici en onderzoekers met een andere wetenschappelijke achtergrond communiceer je gemakkelijk. Binnen een internationaal team van biostatistici en clinici neem je initiatief en werk je graag samen.

Daarnaast beschik je over:

• Een afgeronde PhD in (bio)statistiek, toegepaste wiskunde, health data science of een gerelateerd vakgebied.
• Ervaring met het ontwikkelen van statistische methodologie, bij voorkeur op het gebied van causale inferentie.
• Ervaring met het afleiden van theoretische eigenschappen van statistische schatters en het toetsen daarvan in simulatiestudies.
• Programmeervaardigheden, bijvoorbeeld in R
• Een uitstekende mondelinge en schriftelijke beheersing van het Engels (minimaal C1).

Ervaring met steekproefgrootteberekeningen voor klinische studies is een voordeel. Nederlands spreken is prettig, maar geen vereiste.  

Wat bieden we jou?

Door gezondheid gedreven; dat is onze missie. Dit geldt uiteraard niet alleen voor onze patiënten maar ook voor onze medewerkers. We streven naar een veilige, inclusieve en gelijkwaardige werkomgeving waarin talentontwikkeling en verbindend leiderschap centraal staan. Om te kunnen blijven leren en ontwikkelen bieden wij interne opleidingen en bijscholing aan. Daarnaast heb je recht op een eindejaarsuitkering (8,3%), vakantiegeld, fietsregeling, sportbudget, thuiswerkvergoeding en een uitstekende reiskostenregeling voor woon-werkverkeer. Ook ben je als medewerker van het LUMC aangesloten bij het ABP-pensioenfonds. Dit betekent dat maar liefst 70% van je pensioenpremie betaald wordt door het LUMC en je daardoor netto meer salaris over houdt. Wel zo fijn!

Bekijk alle arbeidsvoorwaarden van het LUMC.

Waar staan wij voor?

Als academisch medisch centrum streeft het LUMC naar een medewerkersbestand dat een goede afspiegeling is van de samenleving. Wij zetten ons in voor de hoogste kwaliteit op het gebied van gezondheidszorg, onderwijs en (internationaal) onderzoek, waarbij diverse perspectieven van cruciaal belang zijn. Duurzaamheid staat bij ons ook hoog in het vaandel: we zetten ons in voor een gezonde toekomst, niet alleen voor mensen, maar ook voor de planeet. In lijn met deze waarden willen we een creatieve en inspirerende werkplek zijn, waar het voor ons van essentieel belang is dat iedereen zich thuis, veilig en erkend voelt. Bij ons draait het om wie je bent en wat je bijdraagt, ongeacht je achtergrond. Samen werken wij aan een duurzame en inclusieve toekomst, zowel voor de mensen om ons heen als voor de wereld waarin we leven. Samen zijn wij LUMC.

Meer informatie

• Als postdoc onderzoeker causale inferentie bedraagt je salaris minimaal € 3.724, - en maximaal € 5.867, - bruto per maand (schaal 10, CAO UMC). Deze bedragen zijn op basis van een fulltime dienstverband.
• Het betreft een tijdelijk dienstverband van 36 uur per week voor de duur van 24 maanden.
• Per 1 mei 2027 geldt een loonsverhoging van 3,5%.
• De gesprekken zullen plaatsvinden op 1 en 3 december 2026.
• Deze vacature staat open voor interne en externe kandidaten. Conform het LUMC-beleid hebben interne kandidaten bij gelijke geschiktheid voorrang in de procedure.
• Acquisitie naar aanleiding van deze vacature wordt niet op prijs gesteld.