Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in

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.

In der Abteilung AI4Health werden methodische Fragestellungen in den Bereichen selbstüberwachtes/label-effizientes Lernen sowie Erklärbarkeit von tiefen neuronalen Netzwerken (XAI) insbesondere für den Einsatz in biomedizinischen Anwendungsthemen entwickelt. Weitere Informationen zur Abteilung sind auf https://uol.de/ai4health zu finden.

Die Einstellung erfolgt in einem von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderten Projekt „SELPHY-TS: Self-supervised Learning for PHYsiological Time Series“, das sich mit dem Lernen von Repräsentationen aus physiologischen Zeitreihen und deren Analyse beschäftigt. Hierzu sollen Techniken des self-supervised learning sowohl auf Zeitreihen alleine aber auch auf Kombinationen von Zeitreihen und Metadaten angewendet werden. Die gewonnen Repräsentationen sollen mit verschiedenen Verfahren, einschließlich solchen aus dem Kontext konzeptbasierter Erklärbarer KI (XAI) untersucht werden. Im Rahmen des Projekts bestehen Kooperationen mit der Charité Universitätsmedizin Berlin, UMCG Groningen und der Universität Cambridge.

Ihre Aufgaben

• Konzeption, Adaption und Implementierung von Methoden aus dem Bereich des self-supervised Learning
• Finetuning vortrainierter Modelle für unterschiedliche Anwendungsszenarien
• Analyse der latenten Repräsentationen vortrainierter Modelle
• Publikation in wissenschaftlichen Fachzeitschriften und Präsentationen auf wissenschaftlichen Konferenzen

Ihr Profil

Einstellungsvoraussetzungen:

• Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom (Uni)/ Master) im Bereich Informatik, Physik, Mathematik oder verwandten Studiengängen
• 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 in der Programmiersprache Python und im Machine Learning Framework Pytorch (unter Nennung des Verwendungskontexts)
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Von Vorteil sind:

• Vorerfahrungen im Bereich self-supervised learning
• Vorerfahrungen im Training größerer Deep Learning Modelle (z.B. in multi-GPU Setups)
• Vertiefte Kenntnisse im Bereich moderner Modellarchitekturen (Transformer, State Space Models, moderne rekurrente Modelle)
• Vorerfahrungen in der Verarbeitung physiologischer Zeitreihen z.B. EKG, PPG, EEG 

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

Die Abteilung AI4Health wird geleitet von Prof. Dr. Nils Strodthoff. 

Die Möglichkeit zur eigenen wissenschaftlichen Qualifikation (Promotion) ist gegeben.

Kontakt:

Weitere Auskünfte erteilt Ihnen gerne Prof. Dr. Nils Strodthoff (nils.strodthoff@uol.de).