Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Machine-Learning-Algorithmen für die Analyse von Mikroskopiebilddaten.
- Arbeitgeber: Leibniz-Institut für Analytische Wissenschaften – ISAS – e.V. mit Fokus auf Gesundheitsforschung.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der personalisierten Therapie mit modernster Technologie und Forschung.
- Gewünschte Qualifikationen: Masterabschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und Kenntnisse in maschinellem Lernen.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit exzellenter Ausstattung und internationalen Konferenzmöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Das Leibniz-Institut für Analytische Wissenschaften – ISAS – e.V. entwickelt Analyseverfahren für die Gesundheitsforschung. Mit seinen Innovationen trägt es dazu bei, die Prävention, Frühdiagnose und Therapie von beispielsweise Herz-Kreislauf-Erkrankungen oder Krebs zu verbessern. Ziel des Instituts ist es, die personalisierte Therapie voranzutreiben. Dafür kombiniert das ISAS Wissen aus Biologie, Chemie, Informatik, Medizin, Pharmakologie und Physik. Das ISAS ist Mitglied der Leibniz-Gemeinschaft und wird durch die Bundesrepublik Deutschland und ihre Länder öffentlich gefördert.
An unserem Standort in Dortmund suchen wir für die Arbeitsgruppe Analysis of Microscopic BIOMedical Images (AMBIOM):
Ihre Aufgaben:
- Entwicklung neuer Machine-Learning-Algorithmen für die Analyse von Mikroskopiebilddaten (hauptsächlich 2D-Zeitrafferaufnahmen), basierend auf realen Anwendungen in der lebenswissenschaftlichen Forschung
- Entwicklung von Lösungen zur Integration großer Foundation-Modelle in Workflows zur Mikroskopiebildanalyse und analytischen Datenanalyse gemeinsam mit anderen Teammitgliedern
- Neue grundlegende Modelle für die Analyse von Mikroskopbildern entwickeln
- Implementierung KI-basierter Software zur Mikroskopiebildanalyse in Python
- Publikation von Ergebnissen und Methoden in Konferenzbeiträgen und Fachzeitschriften
Ihr Profil:
- Master-, Diplom- oder gleichwertiger Abschluss in Informatik/Computer Engineering/Statistik/angewandter Mathematik/Data Science/Biomedizintechnik oder in einem relevanten wissenschaftlichen Bereich
- Fundierte Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen
- Umfassende Erfahrung im Bereich Computer Vision oder Bildanalyse
- Gute Kenntnisse in Deep-Learning-Paketen wie PyTorch
- Erfahrung mit Foundation-Modellen (Large Vision Models oder multimodalen Large Language Models)
- Gute Präsentations- und Schreibfähigkeiten
- Proaktive, eigenständige und lösungsorientierte Arbeitsweise
- Fließendes Englisch (in Wort und Schrift)
- Veröffentlichungen bei hochrangigen Computer-Vision-Konferenzen oder in Fachzeitschriften sind von Vorteil
- Erfahrung in der Entwicklung von Open-Source-Software ist von Vorteil
Wir bieten:
- Ein klares Forschungsthema sowie eine vielseitige Ausbildung und Betreuung von Doktoranden am ISAS und im Rahmen der Leibniz-Gemeinschaft.
- Fortbildungs- und wissenschaftliche Entwicklungsmöglichkeiten in einem internationalen Umfeld und eine hervorragende Arbeitsatmosphäre in einem sehr dynamischen und professionellen Team
- Umfassende Ausstattung und Infrastruktur auf dem neuesten Stand der Technik in verschiedenen analytischen Methoden
- Die Möglichkeit, Ihre Daten auf internationalen Konferenzen zu präsentieren und an Workshops teilzunehmen
- Flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten und attraktive Sozialleistungen
- Unterstützung bei der Vereinbarkeit von Beruf und Familie (u.a. Suche nach Kinderbetreuungseinrichtungen sowie Kurzzeitbetreuung, Beratung bei der Pflege von Angehörigen) durch einen Familienservice
- Betriebliche Gesundheitsförderung sowie die Förderung der Teilnahme an Sportangeboten der TU Dortmund
Die Stelle ist Teil des DFG-geförderten Projekts: ComplexEye - ein Array-Mikroskop für die gleichzeitige Zeitraffer-Videomikroskopie in 96/384 Well-Platten, das Einzelzellanalysen mit hohem Durchsatz von schnell wandernden Zellen ermöglicht. Die Vollzeitstelle ist ab sofort verfügbar und befristet auf 3 Jahre. Die Vergütung erfolgt in Anlehnung an den TV-L. Die Befristung des Vertrages richtet sich nach dem Wissenschaftszeitvertragsgesetz (WissZeitVG).
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern Frauen in der jeweiligen Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen. Bewerbungen von für die Position qualifizierten schwerbehinderten oder diesen gleichgestellten Personen werden ausdrücklich begrüßt.
Das ISAS erhebt und verarbeitet die persönlichen Daten seiner Bewerber:innen gemäß den europäischen und deutschen gesetzlichen Bestimmungen. Weitere Informationen zum Datenschutz und zur Verarbeitung personenbezogener Daten erhalten Sie unter:
Einsendeschluss für die Bewerbung ist der . Bitte bewerben Sie sich über unser Bewerbungsportal. Bei Fragen (Verf.-Nr. 388_2026 ) wenden Sie sich gerne an das Team Personal.
Nähere Informationen über das Institut finden Sie unter:
Doktorand:in (m/w/d) Arbeitgeber: Leibniz-Institut für Analytische Wissenschaften - ISAS - e.V.
Kontaktperson:
Leibniz-Institut für Analytische Wissenschaften - ISAS - e.V. HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Doktorand:in (m/w/d)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – das kann dir helfen, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine eigenen Fragen an das Unternehmen vorbereitest. Zeig, dass du wirklich interessiert bist und weißt, was das ISAS macht!
✨Tipp Nummer 3
Präsentiere deine Projekte und Erfahrungen! Erstelle ein Portfolio oder eine Präsentation, die deine Fähigkeiten im Bereich Machine Learning und Bildanalyse zeigt. Das wird dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird. Und vergiss nicht, deine Leidenschaft für die Forschung und Innovation zu zeigen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Doktorand:in (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Motivation und Leidenschaft für die Forschung zu vermitteln. Lass uns wissen, warum du genau bei ISAS arbeiten möchtest.
Betone deine relevanten Erfahrungen: Stell sicher, dass du deine Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen und Computer Vision klar hervorhebst. Zeige uns konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Projekten oder Studien, die deine Fähigkeiten unter Beweis stellen.
Schau auf die Details: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreib- und Grammatikfehler können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden Korrektur lesen, bevor du sie abschickst!
Bewirb dich über unser Portal: Vergiss nicht, deine Bewerbung über unser Bewerbungsportal einzureichen. Das macht es uns einfacher, deine Unterlagen zu verwalten und sicherzustellen, dass du alle notwendigen Informationen bereitstellst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Leibniz-Institut für Analytische Wissenschaften - ISAS - e.V. vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Doktorandenstelle vertraut. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen im Bereich maschinelles Lernen und Bildanalyse dazu passen. Bereite konkrete Beispiele vor, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite eine kurze Präsentation deiner bisherigen Projekte vor, insbesondere solche, die mit Computer Vision oder Deep Learning zu tun haben. Zeige, wie du Probleme gelöst hast und welche Technologien du verwendet hast. Das wird dir helfen, deine praktischen Fähigkeiten zu unterstreichen.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und am Institut. Frage nach den aktuellen Projekten im Team oder wie die Integration von großen Foundation-Modellen in die Workflows aussieht.
✨Englischkenntnisse betonen
Da fließendes Englisch gefordert ist, solltest du sicherstellen, dass du während des Interviews auch auf Englisch kommunizieren kannst. Übe, technische Begriffe und Konzepte auf Englisch zu erklären, um deine Sprachfähigkeiten zu demonstrieren.