Lebenslauf für Statistiker/innen: Beispiele und Anleitung
Ein Lebenslauf als Statistiker/in führt zum Vorstellungsgespräch, wenn die Leitung erkennt, welche Studiendesigns Sie umgesetzt haben, welche Methoden Sie begründen können, mit welcher Software Sie täglich arbeiten und was Ihre Analysen tatsächlich verändert haben. Unten finden Sie ein vollständiges Muster sowie Hinweise für Biometrie, Berufseinstieg und den akademischen CV.
Lebenslauf-Muster für Statistiker/innen (klinische Forschung und Versorgungsforschung)
Dieses Muster stammt aus der klinischen Forschung bei einem Auftragsforschungsinstitut (CRO). Name und Arbeitgeber sind erfunden. Achten Sie darauf, dass Studiendesigns, Phasen und Methoden benannt sind, denn genau danach werden Statistiker/innen offenen Stellen zugeordnet.
Renate Salzer
Statistikerin (klinische Forschung)
München · 089 555 0171 · r.salzer.statistik@beispiel.de · linkedin.com/in/renate-salzer-beispiel
Profil
Statistikerin mit 9 Jahren Erfahrung in klinischer Forschung und Versorgungsforschung. Leitende Statistikerin in 9 Studien, darunter 3 randomisierte Phase-III-Studien; verantwortlich für statistische Analysepläne, Fallzahlplanung und die Auswertungen für Zulassungsanträge. Arbeitet täglich mit SAS und R, baut CDISC-konforme Analysedatensätze und erklärt Ergebnisse so, dass auch Ärztinnen und Ärzte ohne Formelkenntnis sie nachvollziehen können.
Berufserfahrung
Senior Biostatistikerin · Auftragsforschungsinstitut für klinische Studien (CRO, 600 Beschäftigte), München
03/2022 – heute
- Leitende Statistikerin in 9 Studien, darunter 3 randomisierte kontrollierte Phase-III-Studien mit jeweils 240 bis 1.100 Teilnehmenden.
- Erstellung statistischer Analysepläne (SAP) und Fallzahlbegründungen; 7 SAPs von Sponsoren und im Zulassungsverfahren ohne methodische Beanstandungen akzeptiert.
- Auswertung primärer und sekundärer Endpunkte mit gemischten Modellen für Messwiederholungen (MMRM), Cox-Regression und logistischer Regression, mit präspezifizierten Sensitivitätsanalysen für fehlende Daten.
- Aufbau und Validierung von ADaM-Analysedatensätzen aus SDTM in SAS, Double Programming aller Tabellen zu primären Endpunkten mit 100 % Übereinstimmung vor dem Database Lock.
- Zeit vom Database Lock bis zu den ersten Tabellen, Listings und Abbildungen von 21 auf 9 Tage verkürzt, durch 140 wiederverwendbare Ausgabeprogramme als Vorlagen.
- Präsentation der Ergebnisse für Klinik, Medical Writing und Regulatory Affairs; Mitautorin von 6 Fachartikeln und 4 Kongressabstracts.
- Mentoring von 3 Junior-Statistikerinnen und -Statistikern bei SAP-Erstellung, Output-Validierung und der Begründung der Methodenwahl in Sponsorterminen.
Statistikerin · Analysedienstleister für Krankenkassen und Leistungserbringer, Berlin
08/2019 – 03/2022
- Auswertung von Abrechnungs- und Versorgungsdaten zu 2,8 Mio. Versicherten mit Propensity-Score-Matching und Differenz-von-Differenzen-Ansatz, um Programmeffekte zu schätzen.
- Entwicklung eines Risikomodells für Wiederaufnahmen innerhalb von 30 Tagen auf Basis von 410.000 Krankenhausaufenthalten; Out-of-Sample-AUC 0,78, ersetzte eine regelbasierte Kennzeichnung.
- Konzeption und Auswertung von 14 randomisierten Experimenten zur Versichertenansprache inklusive Power-Berechnungen; 3 Programme vorzeitig beendet, deren Effekt nicht von null zu unterscheiden war.
- Erstellung von R-Markdown-Berichten und Shiny-Dashboards für 40 Mitarbeitende im Versorgungsmanagement ohne statistischen Hintergrund.
Wissenschaftliche Mitarbeiterin (Statistik) · Landesgesundheitsbehörde, Sachgebiet Epidemiologie, Hannover
06/2017 – 08/2019
- Gewichtete Hochrechnungen aus den Daten einer komplexen Stichprobenerhebung mit 12.000 Haushalten pro Jahr, inklusive Varianzschätzung für geschichtete mehrstufige Stichproben.
- Automatisierung von 30 wiederkehrenden Surveillance-Berichten in R; Erstellungsaufwand von 4 Tagen pro Monat auf rund 6 Stunden gesenkt.
Ausbildung
Master of Science Statistik, Schwerpunkt Biometrie
Universität, Dortmund, 2017
Bachelor of Science Mathematik, Schwerpunkt Statistik
Universität, Göttingen, 2015
Zertifikate
- Zertifikat „Biometrie in der Medizin“ (GMDS und IBS-DR), 2023
- SAS Certified Advanced Programmer, 2020
- GCP-Schulung (Good Clinical Practice), aktuell
Kenntnisse
Was Leitungen im Bereich Statistik zuerst lesen
Stellen für Statistiker/innen unterscheiden sich stark zwischen Pharma, amtlicher Statistik, Versicherungen, Tech und Marktforschung. Geprüft werden aber überall dieselben vier Punkte.
- Designs, mit denen Sie gearbeitet haben. Randomisierte Studien, Beobachtungskohorten, komplexe Stichprobenerhebungen, Online-Experimente, Qualitätskontrolle. Davon hängt ab, ob sich Ihre Erfahrung übertragen lässt.
- Methoden, die Sie begründen können. Modellnamen auflisten kann jede und jeder. Schreiben Sie, welche Sie gewählt haben und warum, und nennen Sie die Sensitivitätsanalysen, die Sie bei wackligen Annahmen gerechnet haben.
- Software, in der Sie wirklich programmieren. SAS in Pharma und vielen Behörden, R fast überall, Python dort, wo die Arbeit an die Softwareentwicklung grenzt. Geben Sie an, in welcher Sprache Sie täglich programmieren und welche Sie nur lesen können.
- Ob die Analyse eine Entscheidung verändert hat. Wer auf ein gestopptes Programm, ein geändertes Protokoll oder ein Modell verweisen kann, das einen regelbasierten Prozess ersetzt hat, ist deutlich gefragter als jemand, der nur Outputs geliefert hat.
“Ich suche nach einer Analyse, die in einfacher Sprache erklärt ist, mit dem Grund für die Methodenwahl. Wenn mir jemand sagen kann, warum ein gemischtes Modell statt eines t-Tests auf Veränderungswerte verwendet wurde und wie mit Studienabbrüchen umgegangen wurde, ist das technische Screening praktisch erledigt.”
Profiltexte für den Lebenslauf als Statistiker/in
Drei bis vier Zeilen: Branche, Designs, Methoden, Software und eine Sache, die Ihre Analyse verändert hat.
Biostatistikerin mit 9 Jahren Erfahrung in klinischer Forschung und Versorgungsforschung, leitende Statistikerin in 9 Studien, darunter 3 randomisierte Phase-III-Studien mit 240 bis 1.100 Teilnehmenden. Erstellt Analysepläne und Fallzahlbegründungen, baut CDISC-konforme Analysedatensätze in SAS und hat die Zeit vom Database Lock bis zu den Tabellen von 21 auf 9 Tage verkürzt.
Statistiker mit 6 Jahren Erfahrung in der Erstellung amtlicher Ergebnisse aus komplexen Stichprobenerhebungen mit 12.000 Haushalten pro Jahr. Sicher in geschichteten mehrstufigen Stichproben, Gewichtung, Varianzschätzung und statistischer Geheimhaltung; 30 wiederkehrende Standardberichte in R automatisiert und den Aufwand von 4 Tagen pro Monat auf 6 Stunden gesenkt.
Statistikerin für Online-Experimente eines Verbraucherprodukts mit 14 Mio. monatlichen Nutzerinnen und Nutzern. Konzipiert und wertet rund 120 Experimente pro Jahr aus, verantwortet die Methodik für Varianzreduktion und sequenzielles Testen und hat die interne Richtlinie zum minimal nachweisbaren Effekt neu geschrieben, nachdem 40 % der Tests zu wenig Power hatten.
Masterabsolventin Biostatistik mit Ziel einer Stelle als Statistikerin. Masterarbeit: Auswertung einer Kohorte mit 4.800 Teilnehmenden per Cox-Regression mit zeitabhängigen Kovariablen, 18 Monate als wissenschaftliche Hilfskraft in zwei klinischen Studien, programmiert täglich in R und SAS. SAS Certified Base Programmer.
Data Analyst mit 5 Jahren Berufserfahrung, wechselt nach einem berufsbegleitenden Master in Statistik in eine Statistikstelle. Aufbau des Risikomodells für Wiederaufnahmen, das für 410.000 Krankenhausaufenthalte produktiv im Einsatz ist, Konzeption und Auswertung von 14 randomisierten Experimenten zur Versichertenansprache, 3 Programme gestoppt, deren Effekt nicht von null zu unterscheiden war.
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Stichpunkte: von Methodennamen zu begründbaren Entscheidungen
Der häufigste Schwachpunkt im Lebenslauf von Statistiker/innen ist eine Liste von Verfahren ohne Studie, ohne Größenordnung und ohne Folgen.
| Methodenliste | Design, Größe und Ergebnis |
|---|---|
| Statistische Auswertung von Daten aus klinischen Studien. | Leitende Statistikerin in 3 randomisierten Phase-III-Studien mit 240 bis 1.100 Teilnehmenden, Auswertung der primären Endpunkte mit gemischten Modellen für Messwiederholungen. |
| Fallzahlberechnungen durchgeführt. | Fallzahlbegründungen für 9 Studien erstellt; alle 7 eingereichten Analysepläne von Sponsoren und im Zulassungsverfahren ohne methodische Beanstandungen akzeptiert. |
| Überlebenszeitanalyse angewendet. | Ereigniszeitanalyse mit Cox-Regression, Prüfung der Proportional-Hazards-Annahme und, wo sie verletzt war, ergänzende Analyse der Restricted Mean Survival Time. |
| Umgang mit fehlenden Daten. | Multiple Imputation als primären Ansatz präspezifiziert, mit Tipping-Point-Sensitivitätsanalysen; die Hauptaussage hielt bei 15 % Studienabbrüchen stand. |
| SAS-Programme geschrieben. | ADaM-Datensätze aus SDTM in SAS aufgebaut und validiert, Double Programming für alle Outputs zu primären Endpunkten mit 100 % Übereinstimmung vor dem Database Lock. |
| Effizienz im Reporting verbessert. | 140 wiederverwendbare Ausgabeprogramme als Vorlagen erstellt; Zeit vom Database Lock bis zu den ersten Tabellen, Listings und Abbildungen von 21 auf 9 Tage verkürzt. |
| Prognosemodelle entwickelt. | Modell für Wiederaufnahmen innerhalb von 30 Tagen auf Basis von 410.000 Krankenhausaufenthalten entwickelt (Out-of-Sample-AUC 0,78), das eine regelbasierte Kennzeichnung im Produktivbetrieb ersetzte. |
| A/B-Tests durchgeführt. | 14 randomisierte Experimente zur Versichertenansprache inklusive Power-Berechnungen konzipiert und ausgewertet; Empfehlung, 3 Programme zu beenden, deren Effekt nicht von null zu unterscheiden war. |
Kenntnisse für den Lebenslauf als Statistiker/in
Gliedern Sie nach Design, Methoden und Werkzeugen. Führen Sie nur auf, wozu Sie sich eine halbe Stunde lang befragen lassen können.
- Design: randomisierte Studien einschließlich adaptiver und Cluster-Designs, Beobachtungskohorten, Fall-Kontroll-Studien, komplexe Stichprobenerhebungen, Online-Experimente, Qualitätskontrolle und Annahmestichproben.
- Inferenz: verallgemeinerte lineare Modelle, gemischte und hierarchische Modelle, Überlebenszeitanalyse, Längsschnittmethoden, bayessche Verfahren (falls Sie sie nutzen), Kontrolle multipler Vergleiche, Bootstrap und Resampling.
- Kausale Analysen: Randomisierung, Propensity Scores, Instrumentvariablen, Differenz-von-Differenzen, Regressions-Diskontinuität und die Annahmen, die jedes dieser Verfahren voraussetzt.
- Datenaufbereitung: Methoden für fehlende Daten, Messfehler, Gewichtung und Nachschichtung, Geheimhaltung bei veröffentlichten Statistiken, Datenqualitätsprüfungen.
- Software: SAS einschließlich Makroprogrammierung, R und tidyverse, Python mit statsmodels oder scikit-learn, SQL, bei Bedarf Stata, dazu Versionskontrolle und reproduzierbares Reporting.
- Fachgebiet und Kommunikation: regulatorischer Rahmen Ihrer Branche (in der Pharmaforschung etwa GCP und ICH E9), Erstellung von Protokollen und Analyseplänen, Präsentation für Nicht-Statistiker/innen, Peer Review und Verfassen von Fachartikeln.
Lebenslauf oder akademischer CV: was Sie einreichen sollten
Statistiker/innen gehören zu den wenigen Berufsgruppen, die tatsächlich beide Dokumente brauchen. Das falsche einzureichen ist ein häufiger und vermeidbarer Fehler.
| Lebenslauf einreichen (1 bis 2 Seiten) | Akademischen CV einreichen (so lang wie nötig) |
|---|---|
| Stellen in der Wirtschaft: Pharma, Versicherungen, Tech, Marktforschung, Beratung. | Professuren, Postdoc-Stellen, Forschungsstipendien. |
| Stellen in Behörden und der amtlichen Statistik (Destatis, Statistische Landesämter), die einen Lebenslauf verlangen; die Ausschreibung genau befolgen. | Forschungsstellen an Ressortforschungseinrichtungen des Bundes oder außeruniversitären Instituten, die ausdrücklich einen CV verlangen. |
| Schwerpunkt auf abgeschlossenen Studien, Methoden, Software und Wirkung im Unternehmen. | Schwerpunkt auf Publikationen, Drittmitteln, Lehre, Gremienarbeit und eingeladenen Vorträgen. |
| Publikationen verdichtet auf eine Anzahl plus zwei oder drei Highlights. | Vollständige Publikationsliste mit kompletten Literaturangaben. |
Lebenslauf als Statistiker/in beim Berufseinstieg
Die meisten Stellen für Statistiker/innen setzen einen Masterabschluss voraus, der Einstiegslebenslauf entsteht also meist zum Ende des Masterstudiums. Es geht darum, angewandte Arbeit zu zeigen, nicht Lehrveranstaltungen.
- 1Stellen Sie Ihre Masterarbeit oder Ihr Abschlussprojekt an den Anfang und beschreiben Sie es wie eine Stelle: Design, Stichprobengröße, Methode und Ergebnis.
- 2Führen Sie Tätigkeiten als wissenschaftliche oder studentische Hilfskraft, Mitarbeit in einer statistischen Beratungsstelle der Hochschule oder Praktika im selben Aufbau auf. Statistische Beratung an der Hochschule ist echte Kundenerfahrung, und Leitungen schätzen sie.
- 3Nennen Sie die Software, in der Sie täglich programmieren, und seien Sie ehrlich zur Tiefe. Ergänzen Sie ein SAS-Zertifikat (Base oder Advanced Programmer), wenn Sie auf Pharma oder Behörden zielen.
- 4Zeigen Sie reproduzierbares Arbeiten: Versionskontrolle, R Markdown oder Quarto, dokumentierter Code. Arbeitgeber fragen danach häufiger, als Berufseinsteiger/innen erwarten.
- 5Fügen Sie einen kurzen Kenntnisblock zu Design, Methoden und Software ein, damit auch Recruiter/innen ohne Statistikhintergrund die Schlagwörter zuordnen können.
- 6Beschränken Sie Lehrveranstaltungen auf eine Zeile mit den wichtigsten Vertiefungen oder streichen Sie sie ganz, sobald Sie ein angewandtes Projekt zeigen können.
Masterabsolvent Biostatistik mit Ziel einer Stelle als Statistiker. Masterarbeit: Auswertung einer Kohorte mit 4.800 Teilnehmenden per Cox-Regression mit zeitabhängigen Kovariablen, einschließlich einer Sensitivitätsanalyse mit konkurrierenden Risiken. 18 Monate wissenschaftliche Hilfskraft in zwei klinischen Studien, programmiert täglich in R und SAS. SAS Certified Base Programmer, sicher im Umgang mit Git und Quarto.
Data Analystin mit 5 Jahren Berufserfahrung, schließt einen berufsbegleitenden Master in Statistik ab. Risikomodell für Wiederaufnahmen auf Basis von 410.000 Krankenhausaufenthalten aufgebaut und validiert, 14 randomisierte Experimente mit vorab berechneter Power konzipiert und das Team-Reporting auf reproduzierbares R Markdown umgestellt. Sucht eine Statistikstelle, in der das Studiendesign von Anfang an in der eigenen Verantwortung liegt und nicht erst nachgelagert ankommt.
Häufige Fragen
Wie schreibe ich einen Lebenslauf als Statistiker/in?
Beginnen Sie mit Branche, Studiendesigns und Größenordnung. Schreiben Sie dann Stichpunkte, die Design, Stichprobengröße, Methode und Wirkung nennen, statt Verfahren aufzuzählen. Ergänzen Sie einen Kenntnisblock, gegliedert nach Design, Methoden und Software, und führen Sie Abschluss und Zertifikate gut sichtbar auf. Für Stellen in der Wirtschaft ein bis zwei Seiten.
Welche Kenntnisse gehören in den Lebenslauf als Statistiker/in?
Studiendesign und Fallzahlplanung, die Modellfamilien, die Sie begründen können, etwa gemischte Modelle, Überlebenszeitanalyse und verallgemeinerte lineare Modelle, kausale Inferenz mit ihren Annahmen, Umgang mit fehlenden Daten und die Software, in der Sie täglich arbeiten. Die Kommunikation mit Nicht-Statistiker/innen verdient eine eigene Zeile, weil sie viele Einstellungen entscheidet.
Sollten Statistiker/innen einen Lebenslauf oder einen akademischen CV einreichen?
Für Stellen in Pharma, Versicherungen, Tech und Beratung einen Lebenslauf mit ein bis zwei Seiten. Für Professuren, Postdoc-Stellen und Forschungsstipendien einen vollständigen akademischen CV. Bewerbungen im öffentlichen Dienst haben oft eigene Vorgaben, folgen Sie also der konkreten Ausschreibung statt einer allgemeinen Vorlage.
Was unterscheidet den Lebenslauf von Statistiker/innen und Data Scientists?
Der Lebenslauf als Statistiker/in stellt Design, Inferenz und Belastbarkeit voran: wie die Studie aufgebaut war, warum die Methode angemessen war und wie groß die Unsicherheit war. Der Lebenslauf als Data Scientist stellt Prognosen, Pipelines und Produktwirkung voran. Wenn Sie beides können, gewichten Sie je nach Ausschreibung, statt beides zu vermischen.
Brauche ich ein Zertifikat, um als Statistiker/in zu arbeiten?
Nein. In den USA ist das Accredited Professional Statistician (PStat) der American Statistical Association verbreitet; in Deutschland vergeben Fachgesellschaften wie GMDS und IBS-DR etwa ein Zertifikat „Biometrie in der Medizin“, das in der Pharmaforschung hilfreich sein kann. SAS-Zertifikate zählen in Pharma und Behörden. Ein passender Masterabschluss wiegt deutlich mehr als jedes Zertifikat.
Wie finde ich als Berufseinsteiger/in eine Stelle in der Statistik?
Beschreiben Sie Ihre Masterarbeit oder Ihr Abschlussprojekt als angewandte Arbeit mit Design, Stichprobengröße, Methode und Ergebnis. Ergänzen Sie Tätigkeiten als Hilfskraft, in der statistischen Beratung der Hochschule oder Praktika, nennen Sie die Software, die Sie täglich nutzen, und zeigen Sie reproduzierbares Arbeiten mit Versionskontrolle. Die meisten Ausschreibungen erwarten einen Master in Statistik, Biometrie oder einem verwandten Fach.
Wie viele Seiten sollte der Lebenslauf als Statistiker/in haben?
Am Anfang der Laufbahn eine Seite, mit mehreren Jahren Erfahrung und mehreren Studien zwei Seiten. Beschränken Sie Publikationen im Lebenslauf auf eine Anzahl mit zwei oder drei Highlights und heben Sie die vollständige Liste für den akademischen CV oder eine verlinkte Publikationsseite auf.
Sollte ich jede statistische Methode aufführen, die ich kenne?
Nein. Nennen Sie die Methoden, die Sie in einem dreißigminütigen Fachgespräch sicher verteidigen könnten, einschließlich der Annahmen und Ihres Vorgehens, wenn diese verletzt sind. Interviewende greifen einzelne Punkte heraus, und eine Lücke bei einem davon kostet mehr, als das zusätzliche Schlagwort bringt.
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