Universität zu Lübeck

W1 TT W2-Professur für Datensynthese und Foundation Models in der Medizin

Schleswig-Holstein · Institut für Medizinische Informatik, Sektion Informatik/Technik · Frist: 28.08.2026
Besoldung W1 TT W2 Arbeitszeit Vollzeit/Teilzeit Befristung befristet 3 Jahre mit Verlängerungsoption für weitere 3 Jahre Frist 28.08.2026
6.200 – 7.272 €
/Monat brutto · W1 TT W2 in Schleswig-Holstein
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W1 TT W2-Professur für Datensynthese und Foundation Models in der Medizin

Stellung und Rahmen

An der Universität zu Lübeck ist am Institut für Medizinische Informatik (Direktor: Prof. Dr. rer. nat. habil. Heinz Handels) der Sektion Informatik/Technik eine W1 TT W2-Professur im Beamtenverhältnis auf Zeit zunächst für drei Jahre mit Verlängerungsoption für weitere drei Jahre zu besetzen, mit Entfristung bei positiver Evaluation auf W2, sofern die beamtenrechtlichen und hochschulgesetzlichen Voraussetzungen erfüllt werden.

Aufgabenbeschreibung

Gesucht wird eine herausragende Persönlichkeit, die durch exzellente Forschung in einem der Gebiete der Datensynthese oder Foundation Models in der Medizin ausgewiesen ist und dieses in Forschung und Lehre vertreten kann.

Der Aufbau einer eigenen Arbeitsgruppe am Institut für Medizinische Informatik wird erwartet. In der Lehre soll sich die Professur an den Veranstaltungen der Sektion Informatik/Technik mit Schwerpunkt in den Bachelor- und Master-Studiengängen Medizinische Informatik beteiligen.

Anforderungen

Hierfür bringt die zukünftige Stelleninhaberin/der zukünftige Stelleninhaber neben einer Promotion hervorragende wissenschaftliche Leistungen in einem der folgenden Bereiche mit:

  • Generierung synthetischer textueller, tabellarischer oder multimodaler medizinischer Daten
  • KI-basierte Analyse unter Verwendung von Foundation Models in der Medizin

Vorteilhafte Qualifikationen

Vorteilhaft sind wissenschaftliche Kompetenzen und Erfahrungen in den Bereichen:

  • Multimodale Sprach- und Textverarbeitung unter Verwendung von Large Language Models
  • KI-basierte Methoden zur semantischen Integration und Strukturierung medizinischer Daten
  • Methoden zur Nutzbarmachung medizinischer Daten für Forschungsfragen bei gleichzeitiger Gewährleistung der Datensicherheit

Bewerbungen, in denen neben herausragenden wissenschaftlichen Leistungen eine erfolgreiche Einwerbung von Drittmitteln, die Mitarbeit in interdisziplinären Forschungsverbünden sowie Erfahrungen mit klinischen und industriellen Projektpartnern nachgewiesen werden können, werden bevorzugt berücksichtigt.

Bewerbungen, die die vorhandene Expertise am Institut für Medizinische Informatik mit komplementären bzw. neuen thematischen Schwerpunkten erweitern, sowie in Zusammenarbeit mit Medizinerinnen und Medizinern neue klinische Anwendungsgebiete erschließen, sind ausdrücklich willkommen.

Bewerbungshinweise

Bitte bewerben Sie sich mit den üblichen Unterlagen, inklusive:

  • Lebenslauf
  • Kopien der Zeugnisse
  • Wissenschaftlicher Werdegang
  • Schriftenverzeichnis (getrennt nach begutachteten Originalarbeiten und Übersichtsartikeln)
  • Lehr- und Forschungskonzept
  • Verzeichnis der eingeworbenen Drittmittel

Bewerbungen sind ausschließlich elektronisch über das Bewerbungsportal der Universität zu Lübeck bis zum 07.08.2026 einzureichen.

Kontakte

Organisatorischer Ablauf: petra.niehoff@uni-luebeck.de

Inhaltliche Fragen: Prof. Dr. Thomas Eisenbarth (Vorsitzender der Berufungskommission), thomas.eisenbarth@uni-luebeck.de

Hinweise

Frauen werden bei gleichwertiger Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung vorrangig berücksichtigt. Schwerbehinderten Bewerber*innen wird bei entsprechender Eignung der Vorzug gegeben. Die Universität zu Lübeck wertschätzt und fördert die Vielfalt der Kompetenzen ihrer Mitarbeitenden und begrüßt daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität.

Auf die Vorlage von Lichtbildern/Bewerbungsfotos wird verzichtet.

Schlagworte
DatensyntheseFoundation ModelsMedical AIMedizinische InformatikLarge Language ModelsKI/Machine LearningPromotion erforderlichDeutsch/EnglischForschungsleitungInterdisziplinarität
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