Universitätsklinikum Essen

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d)

Nordrhein-Westfalen · Institut für künstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM) - AG Nensa
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Besoldung E 13 TV-L Arbeitszeit Vollzeit (38,5 Std./Woche) Befristung befristet bis 31.07.2028
4.048 – 5.876 €
/Monat brutto · E 13 TV-L in Nordrhein-Westfalen
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Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d)

Einsatzbereich: Institut für künstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM) - AG Nensa
Stellenart: Wissenschaftliche Stelle
Stellen-ID: 13727
Eintritt: Nächstmöglicher Zeitpunkt
Umfang: Vollzeit; 38,5 Std.
Vertragsart: Befristet (31.07.2028)
Vergütung: EG 13 TV-L

Ihre Aufgaben

  • Aufbau und Betrieb von Datenpipelines zur Erhebung, Verarbeitung und zentralen Speicherung medizinischer Bild- und klinischer Daten
  • Datenintegration, De-Identifizierung und Qualitätssicherung in einer zentralen Forschungsplattform
  • Durchführung KI-gestützter Analysen von CT-Daten (u. a. Body Composition und Organsegmentierung)
  • Entwicklung und Anwendung von Verfahren zur automatisierten Extraktion organspezifischer und klinisch relevanter Bildmerkmale
  • Verknüpfung multimodaler Daten zur Entwicklung und Validierung prädiktiver Modelle in der Onkologie
  • Integration von KI-Modellen in bestehende Forschungs-Workflows und Sicherstellung deren reproduzierbarer Anwendung.
  • Planung und Umsetzung der Arbeitspakete im Projekt Racoon-Compare sowie regelmäßiger Austausch mit Partnern über die technischen und organisatorischen Rahmenbedingungen des Projekts
  • Statistische Auswertung, Visualisierung sowie wissenschaftliche Publikation der Ergebnisse

Ihr Profil

  • Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom oder Master) der Medizininformatik, Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
  • Programmierkenntnisse in Python, Java, Scala, Rust oder einer anderen Programmiersprachen
  • Erfahrung mit gängigen Data-Science- sowie KI-Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, Pandas, NumPy, OpenCV (CV2)
  • Kenntnisse in ETL-Frameworks, Datenbanken und Data-Lake-Technologien
  • Verständnis von KI-Methoden, insbesondere Deep Learning und Segmentierungsverfahren
  • Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise sowie ausgeprägte Teamfähigkeit
  • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Freuen Sie sich auf

  • Eine Vertragsverlängerung ist angestrebt
  • Die Möglichkeit zur Promotion bei Nachweis der notwendigen Voraussetzungen
  • Einen sicheren Arbeitsplatz im öffentlichen Dienst des Landes NRW
  • Faire Bezahlung nach Tarif (TV-L) inkl. Jahressonderzahlung und betrieblicher Zusatzversorgung
  • 30 Tage Urlaub im Kalenderjahr (bei einer 5-Tage-Woche)
  • Interdisziplinäres Arbeiten mit Kolleginnen und Kollegen aus anderen Fachbereichen
  • Arbeiten mit moderner Ausstattung und zertifizierten Qualitätsstandards
  • Familienfreundliche Unternehmenskultur, z. B. Betriebskindertagesstätte, Ferienprogramm für schulpflichtige Kinder, Beratung und Unterstützung durch die Abteilung für Familie & Gesundheit in allen Lebenslagen
  • Vielfältige Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten, bspw. in der Bildungsakademie des UK Essen
  • Gesundheitsmanagement, z. B. Betriebliches Eingliederungsmanagement, Impfungen, Förderung von Sportangeboten
  • Attraktive Zusatzleistungen, bspw. vergünstigtes Kantinenessen, Gemeinschaftsevents, Wohnheimplätze

Rahmenbedingungen

Das UK Essen strebt eine Erhöhung des Frauenanteils in Bereichen an, in denen Frauen unterrepräsentiert sind. Sie werden zur Bewerbung aufgefordert und im Sinne des LGGs bei gleicher Qualifikation vorrangig berücksichtigt.

Schwerbehinderte Bewerberinnen / Bewerber und Gleichgestellte i.S. des § 2 Abs. 3 SGB IX werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.

Die ausgeschriebene Stelle ist grundsätzlich auch für Teilzeitbeschäftigte geeignet.

Die Eingruppierung richtet sich nach den persönlichen und tariflichen Voraussetzungen.

Eine Bescheinigung gemäß §23a Infektionsschutzgesetz (IfSG) über den Impf- und Serostatus bzgl. Masern ist erforderlich.

Besonderheiten
nicht angegeben
Schlagworte
Künstliche IntelligenzMedizininformatikDeep LearningPythonMasterData ScienceBildverarbeitungOnkologiePyTorchTensorFlowTV-L E13Essen
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