Postdoctoral Researcher Video team

Janssen Research & Development LLC, ein Unternehmen von Johnson & Johnson, sucht einen Postdoktoranden, der dem Video Understanding-Team beitritt. Die Rolle umfasst das Entwerfen, Implementieren und Evaluieren von KI/ML-Methoden für die Frame- und Videoanalyse in verschiedenen medizinischen Modalitäten, einschließlich Endoskopie, Ultraschall und Magnetresonanzenterographie (MRE). Die Position ist in den USA oder Europa verfügbar, wobei auch Remote-Arbeiten in Betracht gezogen werden.

Hauptverantwortlichkeiten

• Konzipieren, Entwickeln und Implementieren von KI-Tool-Ideen mit internen klinischen Mitarbeitern zur Behebung von Bedürfnissen im Bereich Endoskopie.
• Entwerfen, Entwickeln und Evaluieren von Deep-Learning-Modellen für das Verständnis medizinischer Videos und Bilder (Bewertung, Segmentierung, Erkennung).
• Leiten von Forschung und Entwicklung von Methoden zur Unsicherheitsquantifizierung für Modellvorhersagen (z. B. Bayes'sche Ansätze, Ensembles, Kalibrierungsmetriken, prädiktive Intervalle) und Integration von Unsicherheitsabschätzungen zur Quantifizierung der Zuverlässigkeit und des Vertrauens in KI-gesteuerte diagnostische Ergebnisse.
• Entwickeln fortschrittlicher multimodaler Modelle für die Videoanalyse, die Daten aus Endoskopie, Ultraschall, intestinalem Ultraschall (IUS) und MRE integrieren.
• Technisch komplexe Methoden und Ergebnisse klar an verschiedene Zielgruppen und Partner kommunizieren, um Entscheidungsprozesse voranzutreiben.
• Teilnahme an funktionsübergreifenden Teammeetings, Leitung von Diskussionen und Nachfragen sowie Zusammenstellung von Antworten in Briefingberichten.
• Einblicke aus Briefingberichten extrahieren, die sich auf den Geschäftswert von KI-Pipelines für die Immunologie konzentrieren.

Erforderliche Qualifikationen

• Doktortitel in einer quantitativen Disziplin (Physik, Mathematik, Informatik, Elektrotechnik oder ähnlich).
• Umfangreiche Erfahrung in der Forschung und Anwendung von Computer Vision-Techniken (Transformers, CNNs, RNNs, GANs).
• Nachgewiesene Expertise in der Entwicklung von Unsicherheitsmodellen und -maßen für Deep Learning.
• Erfahrung mit modernen Techniken für das Videoverständnis (grundlegende Modelle, Transformers).
• Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder C++.
• Erfahrung mit traditionellen Computer Vision-Anwendungen (OpenCV, Objekterkennung, Kantenerkennung, Bildsegmentierung).
• Erfahrung mit maschinellen Lernalgorithmen (Random Forest, SVM, Boosting, neuronale Netze).
• Starke Publikationsbilanz und Fähigkeit, technische Arbeiten effektiv einem breiten Publikum zu kommunizieren.

Bevorzugte Qualifikationen

• Fachkenntnisse und Erfahrung mit medizinischen Videos wie Endoskopie.
• Erfahrung mit medizinischen Bildgebungsmodalitäten, einschließlich Ultraschall, IUS und MRE.
• Erfahrung in der Anwendung oder Anpassung von Grundlagen-/selbstüberwachtem Pretraining für medizinische Bereiche (z. B. DINOv2, kontrastive Methoden).
• Vertrautheit mit Abläufen klinischer Studien, regulatorischen Überlegungen und der Zusammenarbeit mit klinischen Partnern.
• Erfahrung mit multimodaler KI und Einblick in Prozesse der Arzneimittelentdeckung und klinischen Entwicklung.
• Erfahrung in der engen Zusammenarbeit mit Gesundheitsfachkräften.
• Gedeihen in einer vielfältigen, integrativen Kultur.

Johnson & Johnson ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet und die Bedeutung von Vielfalt und Inklusion betont. Alle qualifizierten Bewerber erhalten unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Alter, nationaler Herkunft, geschütztem Veteranenstatus und werden nicht aufgrund von Behinderungen diskriminiert.