Sonstige Position außerhalb der Pflege

Stellenbeschreibung
Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in / Doktorand:in (all genders) - biomedizinische Bildanalyse mit Deep Learning
Art der Anstellung: Befristet
Arbeitszeit: Teilzeit
Bewerben bis: 24.02.2025
Unternehmensteil: UKE_Zentrum für Molekulare Neurobiologie (ZMNH)
Tätigkeitsbereich: Forschung & Wissenschaft
Bereich: Institut für Medizinische Systembioinformatik

Das macht die Position aus
Die Gruppe für Computational Pathology ist Teil des Instituts für Medizinische Systembioinformatik (IMSB) und ist ein junges Team, das an der biomedizinischen Bildverarbeitung arbeitet, mit einem speziellen Fokus auf Mikroskopiebildern. Sie wird von Prof. Dr. Marina Zimmermann geleitet. Die Gruppe ist Mitglied des bAIome (Zentrum für biomedizinische KI), das es sich zum Ziel gemacht hat, Softwarelösungen der nächsten Generation in die Klinik zu bringen.

Wir bieten derzeit eine Stelle auf dem Gebiet der biomedizinischen Bildanalyse mit Hilfe von Deep Learning an und suchen ab dem 1. April 2025 eine:n motivierte:n Hochschulabsolvent:in zur Ergänzung unseres lebhaften und enthusiastischen Wissenschaftlerteams. Eingebettet in unsere Gruppe wird der/die erfolgreiche Kandidat:in hochmoderne Deep-Learning-basierte Algorithmen entwickeln und diese auf eine breite Palette medizinischer Probleme anwenden.

Ihre Aufgaben:

• Entwicklung neuer und Anwendung bestehender hochmoderner Computer-Vision-Algorithmen (z. B. CNNs, Vision Transformers, Foundation Models, Explainable AI)
• Automatische Klassifizierung und Segmentierung von Mikroskopiedaten (überwacht, schwach überwacht und unbeaufsichtigt)
• Vorhersage des Krankheitsverlaufs in direkter Zusammenarbeit mit klinischen Forscher:innen

Diese Position ist drittmittelbedingt vorerst auf drei Jahre befristet und mit 80 % der regelmäßigen wöchentlichen Arbeitszeit zu besetzen.

Darauf freuen wir uns:

• Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium einschl. relevanter IT-Fachrichtung oder vergleichbar (Informatik, Mathematik o. ä.)
• Gutes Verständnis von Deep Learning und relevanten Bibliotheken (z. B. Pytorch, Tensorflow, Keras, scikit-learn, scikit-image, OpenCV)
• Gute Kommunikationsfähigkeit, um mit Kooperationspartner:innen, Forscher:innen und Medizinstudierenden in einer interdisziplinären Umgebung arbeiten zu können
• Erfahrung in digitalen Bildverarbeitung und -analyse, Deep Learning, Computer Vision
• Kenntnisse in Biologie und/oder Medizin sowie Erfahrung in interdisziplinären Teams sind von Vorteil
• Beherrschung von Python und Linux-Umgebungen
• Hohe Motivation und Interesse an der Arbeit in einem interdisziplinären Team, das maschinelles Lernen, Bioinformatik und Medizin umfasst
• Fließende Englischkenntnisse

Immunitätsstatus
Eine Einstellung ist nur möglich, wenn nach den jeweils geltenden (gesetzlichen und medizinischen) Vorgaben gegen das Masernvirus ein vollständiger Immunisierungs- bzw. Immunitätsnachweis vorliegt. Dies ist vor Beschäftigungsbeginn durch entsprechende Unterlagen (z.B. Impfausweis) nachzuweisen.

Das bieten wir:

• Attraktive Bezahlung nach TVöD/VKA
• Krisensicherer Arbeitsplatz, sinnstiftende Tätigkeit, wertschätzendes Miteinander
• Strukturierte Einarbeitung und offener Wissensaustausch im Team
• Umfangreiche Fort- und Weiterbildungsprogramme an unserer UKE-Akademie für Bildung und Karriere
• Möglichkeiten zur Mitgestaltung unserer Personalpolitik „UKE INside“ in berufsgruppen- und hierarchieübergreifenden Projekten
• Nachhaltig unterwegs: Zuschüsse zum Deutschlandticket als Jobticket und Dr. Bike Fahrradservice
• Familienfreundliches Arbeitsumfeld: Kooperation zur Kinderbetreuung, kostenlose Ferienbetreuung, Beratung für Beschäftigte mit pflegebedürftigen Angehörigen
• Ausgezeichnete Gesundheits-, Präventions- und Sportangebote
• Unser Mitarbeitendenrestaurant bietet eine reiche Auswahl an kulinarischen Angeboten; weitere Angebote gibt es in den „Health Kitchen“ Cafés und Bistros und in einem Supermarkt direkt auf dem Gelände

Über uns
Wir leben Diversität und schätzen Vielfalt. Wir bieten ein Arbeitsumfeld, das unabhängig von Alter, Geschlecht, sexueller Identität, Behinderung, ethnischer und sozialer Herkunft oder Religion gleiche Chancen ermöglicht. Dieses bestätigen wir mit dem Beitritt zur Charta der Vielfalt. Wir streben ausdrücklich eine Erhöhung des Anteils von Frauen in Führungspositionen an, insbesondere beim wissenschaftlichen Personal in Forschung und Lehre.