Research Associate / Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in at the Institute of Medical Technology [...]

Das Institut für Medizintechnik und intelligente Systeme sucht einen Wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d). Die Anstellung erfolgt in Vollzeit und ist auf maximal drei Jahre befristet. Der Beginn der Anstellung ist so bald wie möglich, die Bewerbungsfrist endet am 11. Dezember 2025.

Unser Institut hat eine langjährige Erfahrung in der Entwicklung von KI-Methoden für die Medizin. Wir sind besonders an maschinellem Lernen, medizinischer Robotik und Navigation, bildgesteuerter Therapieplanung interessiert. In einem Projekt mit klinischen Partnern entwickeln wir ein KI-basiertes System zur Unterstützung der robotergestützten Chirurgie. Der Fokus liegt auf Deep-Learning-Methoden zur Bildverarbeitung und Tumorlokalisierung mit robotischen Instrumenten. Wir werden eine prototypische Software zur 3D-Visualisierung des chirurgischen Szenarios entwickeln. Das Projekt hat einen Forschungsbezug, und wir erwarten von den Kandidaten, dass sie an einer Promotion interessiert sind.

Ihre Aufgaben:

• Entwicklung und Evaluierung von Deep-Learning-Methoden zur Bildverarbeitung, insbesondere zur Identifizierung von Gewebe- und Instrumentenbewegungen
• Implementierung von Schnittstellen zu einem Roboter und einer 3D-Visualisierungsumgebung, um die Chirurgen zum Ziel zu navigieren
• Zusammenarbeit mit verschiedenen Partnern, einschließlich einer Klinik, zur Unterstützung der präklinischen Evaluierung des Systems
• Systematische experimentelle Evaluierungen, einschließlich an realistischen Daten
• Präsentation Ihrer Ergebnisse auf internationalen Konferenzen und Veröffentlichung in hochrangigen Fachzeitschriften

Ihr Profil:

• Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium, insbesondere im Bereich Informatik (z.B. Ingenieurwesen, angewandte Mathematik) oder verwandten Bereichen
• Erforderliche Kenntnisse und persönliche Fähigkeiten:
• Sehr gute Programmierkenntnisse, insbesondere in Python und C++
• Exzellente Kenntnisse aktueller Methoden und Frameworks des maschinellen Lernens
• Sehr gutes Verständnis von medizinischer Bildgebung und Bildverarbeitung sowie Robotik, Erfahrung mit AR/VR ist von Vorteil
• Exzellente Englischkenntnisse und wissenschaftliche Schreibfähigkeiten (mindestens C1), Deutschkenntnisse sind von Vorteil

Unser Angebot:

• Eine voll bezahlte Forschungsstelle (100% TV-L E13)
• Zusätzlich zu den Projektaufgaben bieten wir die Möglichkeit, eine Promotion zu erwerben
• Sie werden Teil eines interdisziplinären Teams und arbeiten mit akademischen und klinischen Partnern zusammen
• Sie arbeiten an modernen KI-Methoden mit einem sinnvollen Zweck
• Wir bieten Raum für persönliches Wachstum und die Umsetzung Ihrer Ideen

Die TU Hamburg sieht sich als familienfreundliche und nachhaltige Universität mit hohen Leistungs- und Qualitätsstandards, die in allen Forschungsfeldern Exzellenz anstrebt. Interdisziplinarität, Innovation, Regionalität und Internationalität sind verbindliche Prinzipien unseres Handelns.

Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an Prof. Dr.-Ing. Alexander Schlaefer, Tel.-Nr. +49 40 42878 3050, Email: schlaefer@tuhh.de.

Wir schätzen Vielfalt und freuen uns über alle Bewerbungen, unabhängig von Geschlecht, Geschlechtsidentität, ethnischer Herkunft, Nationalität, Alter, Religion und Glauben, Behinderung, sexueller Orientierung und Identität oder sozialer Herkunft. Die TUHH steht für Chancengleichheit und wertschätzende sowie respektvolle Zusammenarbeit.

Bitte senden Sie Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (Anschreiben, Lebenslauf in tabellarischer Form, Nachweis über abgeschlossene Ausbildung und/oder Hochschulabschluss, Arbeitszeugnisse oder Beschäftigungsnachweise) über das Online-Bewerbungssystem.

Hinweis für schwerbehinderte Personen und Menschen mit Gleichstellungsstatus. Hinweis für Absolventen ausländischer Bildungsabschlüsse: Bitte legen Sie Nachweise über alle erworbenen Hochschulabschlüsse und, falls vorhanden, die Anerkennung Ihrer Bildungsabschlüsse in Deutschland (z.B. anabin-Auszüge und/oder Anerkennung vorheriger Arbeitgeber) vor.