Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Modelle für die Radiologie und übernehme die Verantwortung für End-to-End-ML-Pipelines.
- Unternehmen: Universitätsmedizin Frankfurt - führend in medizinischer KI-Forschung.
- Vorteile: 30 Tage Urlaub, betriebliche Altersvorsorge, Gesundheitsförderung und Corporate Benefits.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Möglichkeiten zur Promotion und exzellenter Work-Life-Balance.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Medizin mit innovativen Technologien und echten Auswirkungen.
- Qualifikationen: Master-Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und fundierte ML-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wir suchen Sie als Senior Machine Learning Engineer für die Arbeitsgruppe Machine Learning an der Universitätsmedizin Frankfurt am Main. Entwickeln Sie produktionsreife KI-Modelle für die Radiologie mit Daten aus dem RACOON-Netzwerk - Deutschlands größter Radiologie-Forschungsinitiative mit 38 Universitätskliniken. Sie übernehmen vollständige Verantwortung für End-to-End-ML-Pipelines mit der Freiheit, Lösungen zu prototypisieren, die sich zu wettbewerbsfähigen KI-Lösungen entwickeln können. Die Stelle ist zunächst auf 12 Monate befristet.
Ihre Aufgaben:
- End-to-End-ML-Entwicklung
- Entwicklung, Training, Validierung und Deployment von Deep-Learning-Modellen für medizinische Bildanalyse (primär CT- und MRT-basiert)
- Vollständige Pipeline-Verantwortung: Von DICOM-Datenaufnahme bis zu containerisiertem Deployment
- Rapid Prototyping: Schneller Übergang vom klinischen Problem zum funktionierenden Prototyp
- Performance-Optimierung für Genauigkeit, Inferenzgeschwindigkeit und Recheneffizienz
- Infrastruktur & Plattformentwicklung
- Setup und Wartung von Trainings-Umgebungen: Konfiguration von GPU-Servern, Compute-Ressourcen-Management
- Aufbau wiederverwendbarer ML-Infrastruktur: Modulare Pipelines, Data Loader, Training-Frameworks
- Deployment-Systeme: Implementierung von Inference Services, APIs und Integration mit PACS-Systemen
- Medical Data Engineering
- DICOM/FHIR-Datenverarbeitung: Robuste Parser, Konverter und Qualitätskontrollsysteme
- Data Versioning und Lineage: Tracking-Systeme für reproduzierbare Experimente
- Privacy-Preserving Workflows: Datenverarbeitung konform mit DSGVO und deutschem Gesundheitsdatenschutzrecht (GDNG)
- Multi-institutionelle Datenintegration von RACOON's 38 Partnerinstitutionen
- Forschungsbeitrag
- Publikation in Top-Venues für medizinische KI (RSNA, ECR, MICCAI, Medical Image Analysis)
- Beitrag zu kollaborativen Forschungsprojekten (RACOON, COMPARE, ENRICH)
- Möglichkeit zur Promotion nach individueller Absprache
Ihr Profil:
- Ausbildung & Technischer Hintergrund
- Master-Abschluss in (Medizin-)Informatik, Physik, Mathematik, Data Science oder vergleichbar
- Fundierte Machine-Learning-Kenntnisse: Nachweisbare Erfahrung im Training neuronaler Netze
- Experten-Level Python-Programmierung: PyTorch oder TensorFlow, NumPy, scikit-learn, pandas
- Hands-On-Fähigkeiten
- Deep-Learning-Erfahrung: Sie haben CNNs, Vision Transformer oder andere Architekturen von Grund auf trainiert
- Linux-Expertise: Sicher mit Shell-Scripting, SSH, Dateisystemen, Prozess-Management
- Versionskontrolle & Kollaboration: Git-Workflows, Code-Review-Praktiken, CI/CD-Grundlagen
- Arbeitsweise
- Selbstständig: Sie identifizieren Probleme, schlagen Lösungen vor und setzen um
- Pragmatisch: Sie balancieren Forschungsqualität mit dem Shipping funktionierender Systeme
- Sehr gute Deutschkenntnisse sowie gute Englischkenntnisse
Aufgrund gesetzlicher Bestimmungen ist ein gültiger Nachweis der Masernimmunität / Masernschutzimpfung notwendig.
Wir bieten:
- Tarifvertrag TV-UKF
- 30 Tage Urlaub, 38,5 Stunden / Woche, Jahressonderzahlung, betriebliche Altersvorsorge
- Kostenloses Landesticket Hessen
- Uniklinik-Campus, Mensa, Cafés
- Work-Life-Balance, Teilzeitmöglichkeiten
- Gesundheitsförderung
- Corporate Benefits: Rabatte & Vergünstigungen bei beliebten Marken für unsere Mitarbeitenden
- Kitaplätze, Ferienbetreuung (Infos beim Familienservice)
Wir richten uns mit dieser Ausschreibung an Bewerbende jeden Geschlechts. Frauen sind in diesen Positionen am Universitätsklinikum Frankfurt unterrepräsentiert. Daher sind Bewerbungen von Frauen besonders willkommen. Schwerbehinderte Bewerbende werden bei gleicher persönlicher und fachlicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.
Bitte reichen Sie Ihre Bewerbung ausschließlich über den Button „Jetzt bewerben“ ein. Rückfragen können Sie gerne an Dr. Andreas Bucher richten. Bitte beachten Sie, dass keine Unterlagen zurückgeschickt werden.
Senior Machine Learning Engineer - Medizinische KI-Entwicklung - Arbeitsgruppe Machine Learning - Frankfurt am Main gesucht Arbeitgeber: Jobware
Die Universitätsmedizin Frankfurt am Main bietet Ihnen als Senior Machine Learning Engineer eine herausragende Arbeitsumgebung, in der Sie an der Spitze der medizinischen KI-Entwicklung stehen. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung, flexiblen Arbeitsmodellen und einer hervorragenden Work-Life-Balance profitieren Sie von 30 Tagen Urlaub, Gesundheitsförderung und einem inspirierenden Campus mit vielfältigen Freizeitmöglichkeiten. Hier haben Sie die Chance, Ihre Fähigkeiten in einem dynamischen Team weiterzuentwickeln und aktiv zur medizinischen Forschung beizutragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Machine Learning Engineer - Medizinische KI-Entwicklung - Arbeitsgruppe Machine Learning - Frankfurt am Main gesucht erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung brauchst!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und ML-spezifische Fragen. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden, um dich optimal vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Zeig dein Interesse und deine Motivation, Teil unseres Teams zu werden!
✨Tipp Nummer 4
Mach dich mit den neuesten Trends in der medizinischen KI vertraut! Lies aktuelle Forschung und Artikel, um bei Gesprächen im Interview glänzen zu können. Wir haben einige tolle Ressourcen für dich!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Machine Learning Engineer - Medizinische KI-Entwicklung - Arbeitsgruppe Machine Learning - Frankfurt am Main gesucht mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deinen Lebenslauf einzigartig!:Dein Lebenslauf sollte nicht nur deine Erfahrungen auflisten, sondern auch zeigen, was dich besonders macht. Hebe relevante Projekte hervor, die du in der medizinischen KI-Entwicklung gemacht hast, und vergiss nicht, deine technischen Skills zu betonen!
Das Anschreiben ist dein Auftritt!:Nutze das Anschreiben, um deine Motivation für die Stelle klar zu machen. Erkläre, warum du genau bei uns im Team arbeiten möchtest und wie deine Fähigkeiten zur Entwicklung von KI-Lösungen beitragen können. Sei authentisch und zeige deine Leidenschaft für die Materie!
Beweise deine Hands-on-Erfahrung!:Wenn du praktische Erfahrungen mit Deep Learning oder ML-Pipelines hast, dann bring das zur Sprache! Zeige uns, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch in der Lage bist, Lösungen zu entwickeln und Probleme pragmatisch anzugehen.
Bewerbung über unsere Website!:Vergiss nicht, deine Bewerbung über den Button „Jetzt bewerben“ auf unserer Website einzureichen. So stellst du sicher, dass wir alle Unterlagen direkt erhalten und du keine wichtigen Schritte verpasst. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobware vorbereitet
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle vertraut. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den geforderten Qualifikationen passen. So kannst du gezielt auf deine Stärken eingehen.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Überlege dir konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, die deine Fähigkeiten im Bereich Machine Learning und Deep Learning demonstrieren. Sei bereit, über Projekte zu sprechen, an denen du gearbeitet hast, und erkläre, wie du Herausforderungen gemeistert hast.
✨Technische Fragen üben
Erwarte technische Fragen zu Themen wie DICOM-Datenverarbeitung oder der Implementierung von ML-Pipelines. Übe, wie du diese Konzepte klar und präzise erklären kannst. Vielleicht kannst du auch ein kleines Projekt oder eine Demo vorbereiten, um deine Fähigkeiten zu zeigen.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen möchtest. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über das Team und die Projekte zu erfahren. Fragen zur Unternehmenskultur oder zu aktuellen Herausforderungen im Bereich medizinische KI sind immer gut!
