Die Carl von Ossietzky Universität Oldenburg sucht:

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in

Vergütung E13
Stellenumfang75%
EinrichtungeHealth: Lernalgorithmen (Department für Versorgungsforschung, Fakultät VI - Medizin und Gesundheitswissenschaften)
OrtOldenburg (Old)
Bewerbungsfrist20.12.2024
Beschäftigungsbeginnzum nächstmöglichen Zeitpunkt
Befristet30.09.2027

Über uns

Die Fakultät VI Medizin und Gesundheitswissenschaften umfasst die Bereiche Humanmedizin, Medizinische Physik und Akustik, Neurowissenschaften, Psychologie sowie die Versorgungsforschung. Zusammen mit den vier regionalen Krankenhäusern bildet die Fakultät VI die Universitätsmedizin Oldenburg. Weiterhin besteht eine enge Zusammenarbeit mit der Universitätsmedizin der Universität Groningen.

Die Einstellung erfolgt in einem vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Projekt „Onkologische Patient*innen: Sektorenübergreifende Integration und Personalisierung der Versorgung“. Die ausgeschriebene Stelle wird sich mit der KI-gestützen Analyse von medizinischen Bildgebungsdaten (vornehmlich aus der Radiologie) beschäftigen. Das Projekt ist eingebettet in das Rahmenprojekt „Intersektorale Versorgung vulnerabler Gruppen“.

Ihre Aufgaben

  • Entwicklung von KI-gestützten Segmentierungsalgorithmen zur Quantifizierung von Tumorvolumen und Morphologie für unterschiedliche Tumorentitäten aus CT/MRT Bildgebung
  • Unterstützung von weiteren Aktivitäten im Bereich Medical Imaging im Rahmen des Teilprojekts „Onkologische Patient*innen: Sektorenübergreifende Integration und Personalisierung der Versorgung“
  • Publikation in wissenschaftlichen Fachzeitschriften und auf wissenschaftlichen Konferenzen
  • Mitarbeit in der Lehre (1 LVS)

Ihr Profil

Einstellungsvoraussetzungen:

  • Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom (Uni)/ Master) im Bereich Informatik
  • Umfassende theoretische Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere Deep Learning, sowie umfangreiche praktische Erfahrungen im Training von neuronalen Netzwerken (nachgewiesen durch eigene Projekte)
  • Sehr gute Kenntnisse von Modellarchitekturen im Bereich Computer Vision und langjährige praktische Erfahrungen in diesem Bereich
  • Sehr gute Kenntnisse in der Programmiersprache Python und im Machine Learning Framework Pytorch
  • Vorerfahrungen im Bereich Medical Imaging

Von Vorteil sind:

  • Deutschkenntnisse
  • Erfahrungen im Bereich Explainable AI (XAI)

Wir bieten

  • Bezahlung nach Tarifrecht (Jahressonderzahlung, betriebliche Altersvorsorge, vermögenswirksame Leistungen) inkl. 30 Tage Jahresurlaub
  • Unterstützung und Begleitung in der Phase Ihrer Einarbeitung
  • Ein familienfreundliches Umfeld mit flexibler Arbeitszeit (Gleitzeit) und der Möglichkeit zu anteiliger mobiler Arbeit
  • Leistungen der betrieblichen Gesundheitsförderung
  • Ein umfangreiches kostenloses Weiterbildungsprogramm sowie eine eigene wissenschaftliche Nachwuchsförderung (https://uol.de/medizin/nachwuchs)

Unser Anspruch

Die Carl von Ossietzky Universität Oldenburg strebt an, den Frauenanteil im Wissenschaftsbereich zu erhöhen. Deshalb werden Frauen nachdrücklich aufgefordert, sich zu bewerben. Gemäß § 21 Abs. 3 NHG sollen Bewerberinnen bei gleichwertiger Qualifikation bevorzugt berücksichtigt werden. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Weitere Informationen

Das Universitätsinstitut für Diagnostische & Interventionelle Radiologie steht unter der Leitung von Prof. Dr. Dr. Martin Maurer. Die Abteilung AI4Health wird geleitet von Prof. Dr. Nils Strodthoff.

Jetzt bewerben

Bitte senden Sie bis zum 20.12.2024 Ihre Bewerbung per E-Mail an

julia.roeper@uni-oldenburg.de

Bitte senden Sie Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (Darstellung Ihrer Motivation, Lebenslauf, Zeugnisse) vorzugsweise per E-Mail als ein zusammenhängendes PDF-Dokument an die Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, [Fakultät VI, Dr. Julia Roeper].



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Sichere Vergütung nach Tarif

30 Tage Urlaub

Betriebliche Altersvorsorge

Weiterbildungs­möglichkeiten

Flexible Arbeitszeit

Gesundheits­management

Mobiles Arbeiten

Vereinbarkeit von Beruf und Familie

Unterstützung bei der Kinderbetreuung

Hochschulsport

So bewerben Sie sich

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    • Hausinterne Bewerber*innen bitten wir, sich mit einer privaten E-Mailadresse als Bewerber*in zu registrieren. Die dienstliche E-Mailadresse der Universität ist der Mitarbeit an einer Besetzungskommission vorbehalten.
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Internetkoordinator (Stand: 05.12.2024)  | 
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