Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in

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 (Leitung Prof. Dr. Nils Strodthoff) ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Stelle als

wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d)
(Entgeltgruppe 13 TV-L)

mit 65% der regelmäßigen wöchentlichen Arbeitszeit (zzt. 39,8 Std.) für drei Jahre zu besetzen. Die Möglichkeit zur wissenschaftlichen Weiterqualifikation (Promotion) ist gegeben.

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 Stelle ist angesiedelt in der intramural geförderten Profilinitiative „Universitäres Diagnostikzentrum“, welches das Ziel hat, die diagnostischen Disziplinen (Universitätsinstitut für Klinische Chemie und Laboratoriumsmedizin, Universitätsinstitut für Medizinische Genetik, Universitätsinstitut für Medizinische Mikrobiologie und Virologie, Universitätsinstitut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie sowie die Abteilung für Immunologie) der Universitätsmedizin Oldenburg zu Analysen mit maschinellen Lernverfahren zu befähigen und perspektivisch multimodale Vorhersagemodelle in Forschung, Lehre und Krankenversorgung zu etablieren.

Aufgaben

Die ausgeschriebene Stelle zielt auf die Entwicklung von datengetriebenen Vorhersagealgorithmen im Kontext unterschiedlicher diagnostischer Disziplinen ab. In einem ersten Schritt sollen dazu für ausgewählte Use-cases Vorhersagemodelle auf Einzelmodalitäten entwickelt werden. In einem zweiten Schritt sollen dann verschiedene Modalitäten kombiniert werden, um so die Machbarkeit von multimodalen Vorhersagen zu demonstrieren. Im Fokus der ausgeschriebenen Stelle stehen dabei Daten aus der Laboratoriumsmedizin, der Immunologie und der Mikrobiologie. Das Projekt hat einen starken interdisziplinären Charakter und erfordert neben fachlichen Vorkenntnissen im Bereich des maschinellen Lernens Freude an der interdisziplinären Zusammenarbeit mit Expert*innen aus unterschiedlichen diagnostischen Anwendungsbereichen, dem Kennenlernen von unterschiedlichen Datenmodalitäten und der Auswahl und der Adaption von dafür geeigneten Lernalgorithmen. Forschungsergebnisse sowohl methodischer als auch angewandter Natur sollen in Fachjournalen publiziert und auf entsprechenden Konferenzen vorgestellt werden.

Ihr Profil:

Voraussetzungen

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium im Bereich Informatik, Mathematik, Physik oder verwandten Studiengängen
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Theoretische und praktische Kenntnisse (erstere nachgewiesen durch relevante Lehrveranstaltungen/abgeschlossene Online-Kurse, letztere nachgewiesen durch eigene Projekte) im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere im Bereich tiefe neuronale Netzwerke
• sehr gute Programmierkenntnisse in Python und im Machine Learning Framework Pytorch
• Hohe Selbständigkeit, Flexibilität und Teamfähigkeit sowie Bereitschaft zur interdisziplinären Arbeit 

Wünschenswert sind 

• Erfahrungen in medizinisch-diagnostischen Anwendungsfeldern, insbesondere Bioinformatik, nachgewiesen durch absolvierte Lehrveranstaltungen oder eigene Projekte
• Nachgewiesene Erfahrungen in der interdisziplinären Kommunikation
• Erfahrung mit wissenschaftlichen Vorträgen und Publikationen
• Deutschkenntnisse

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)

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

Sie kennen Oldenburg noch gar nicht? Sammeln Sie gerne erste Eindrücke unter folgendem Link: https://www.moin-in-oldenburg.de

Kontakt:

Fragen zur Ausschreibung richten Sie gerne an Prof. Dr. Nils Strodthoff (nils.strodthoff@uol.de).