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 Karriereentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Medizin mit innovativen Technologien und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Master-Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und fundierte ML-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € 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:
- 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
- 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 - Universitätsklinikum Frankfurt gesucht Arbeitgeber: Jobware
Das Universitätsklinikum Frankfurt bietet Ihnen als Senior Machine Learning Engineer die Möglichkeit, an der Spitze der medizinischen KI-Entwicklung zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Forschung und Innovation profitieren Sie von einer hervorragenden Work-Life-Balance, 30 Tagen Urlaub und umfangreichen Gesundheitsförderungsprogrammen. Zudem haben Sie die Chance, in einem dynamischen Team zu wachsen und Ihre Karriere durch Publikationen und individuelle Promotionsmöglichkeiten voranzutreiben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Machine Learning Engineer - Medizinische KI-Entwicklung - Arbeitsgruppe Machine Learning - Universitätsklinikum Frankfurt gesucht erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Hilfe beim Erstellen eines ansprechenden Profils brauchst!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und ML-spezifische Fragen, um dein Wissen zu zeigen. Wir haben einige Ressourcen, die dir dabei helfen können!
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Zeige dein Interesse und deine Motivation, indem du dich schnell meldest!
✨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 können dir einige gute Quellen empfehlen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Machine Learning Engineer - Medizinische KI-Entwicklung - Arbeitsgruppe Machine Learning - Universitätsklinikum Frankfurt gesucht mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach dein Anschreiben persönlich:Zeig uns, wer du bist! Erzähl uns, warum du dich für die Stelle als Senior Machine Learning Engineer interessierst und was dich an der medizinischen KI-Entwicklung begeistert. Ein persönlicher Touch macht einen großen Unterschied!
Hebe deine relevanten Erfahrungen hervor:Stell sicher, dass du deine bisherigen Erfahrungen im Bereich Machine Learning und Deep Learning klar darstellst. Zeig uns, welche Projekte du gemacht hast und wie du dabei Probleme gelöst hast. Das hilft uns, deine Fähigkeiten besser einzuschätzen.
Sei präzise und strukturiert:Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende klare Absätze und eine logische Reihenfolge, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Ein übersichtliches Layout macht einen guten Eindruck!
Bewirb dich 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 nichts verloren geht. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobware vorbereitet
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dir ein genaues Bild von den Aufgaben und Anforderungen der Stelle. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten dazu passen. So kannst du gezielt auf Fragen eingehen und deine Eignung unter Beweis stellen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen, um deine Fähigkeiten im Bereich Machine Learning und Deep Learning zu demonstrieren. Zeige, wie du Probleme identifiziert und Lösungen entwickelt hast.
✨Technisches Wissen auffrischen
Stelle sicher, dass du mit den neuesten Technologien und Tools vertraut bist, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie PyTorch, TensorFlow oder DICOM-Datenverarbeitung. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten oder sogar praktische Tests zu absolvieren.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen möchtest. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Du könntest nach den aktuellen Projekten im Bereich medizinische KI-Entwicklung fragen oder wie das Team zusammenarbeitet, um innovative Lösungen zu entwickeln.
