PhD Position in Advanced Brain PET Image Reconstruction
PhD Position in Advanced Brain PET Image Reconstruction

PhD Position in Advanced Brain PET Image Reconstruction

München Vollzeit 38000 - 55000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Unist

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle innovative Softwarelösungen für die Bildrekonstruktion in der medizinischen Bildgebung.
  • Arbeitgeber: UZ Leuven, eine führende Institution in der medizinischen Forschung.
  • Mitarbeitervorteile: Vollfinanzierte 4-jährige PhD-Position mit Zugang zu modernster Technologie und internationalen Konferenzen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der medizinischen Bildgebung und arbeite an spannenden interdisziplinären Projekten.
  • Gewünschte Qualifikationen: Masterabschluss in einem relevanten Fachgebiet und starke Programmierkenntnisse in Python.
  • Andere Informationen: Erlebe eine dynamische, internationale akademische Gemeinschaft in einer historischen Stadt.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 38000 - 55000 € pro Jahr.

Offer Description

  • Data curation: retrospective collection, quality control, and preprocessing of approximately 500 static and dynamic brain PET/MR datasets acquired UZ Leuven during the last 10 years.
  • Open data infrastructure: pseudonymisation and conversion of raw listmode data into open, standardized formats.
  • GPU software development: design and optimization of high-performance, open-source time-of-flight (TOF) listmode forward and back-projectors for integration into ML frameworks such as PyTorch, building on the existing parallelproj library.
  • Method evaluation: critical assessment of reconstruction algorithms developed across all partner institutions, in close collaboration with clinical and kinetic modelling experts at UZ Leuven.
  • Challenge organisation: planning and execution of an open international brain PET reconstruction challenge, including data sharing agreements, automatic evaluation pipelines, and platform setup.
  • Dissemination: presentation of results at international conferences and publication in peer-reviewed journals.

Qualifications

  • Master's degree (or equivalent) in Engineering, Physics, Computer Science, Mathematics, or a closely related field, obtained before the start date.
  • Solid programming skills in Python (or other high-level languages) and experience with scientific computing libraries (e.g., NumPy, PyTorch).
  • Strong mathematical background in linear algebra, optimization, and probability/statistics.
  • Very good written and spoken English.
  • Enthusiasm for interdisciplinary research at the interface of medical imaging and machine learning.
  • High intrinsic motivation.
  • Prior experience with medical image reconstruction or emission tomography.
  • Experience in efficient handling of large research data sets.
  • Knowledge of variational methods, convex optimization, or iterative algorithms for inverse problems.
  • Experience with open-source software development and version control (Git).
  • Exposure to deep learning methods.
  • Direct access to state-of-the-art clinical PET infrastructure and clinical experts at UZ Leuven.
  • High-performance GPU computing resources.
  • Participation in international conferences and project workshops (Leuven, Munich, Graz).
  • Short-term research exchanges at partner institutions in Graz (Austria) and Munich (Germany).
  • A fully funded 4-year PhD position within a stimulating, internationally connected research environment.
  • A vibrant, international academic community in Leuven — a historic university city in the heart of Europe.

PhD Position in Advanced Brain PET Image Reconstruction Arbeitgeber: Unist

Die UZ Leuven bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für Doktoranden im Bereich der medizinischen Bildverarbeitung. Mit Zugang zu modernster PET-Infrastruktur und einer internationalen akademischen Gemeinschaft fördert das Unternehmen interdisziplinäre Forschung und persönliche Entwicklung. Die Möglichkeit zur Teilnahme an internationalen Konferenzen und Forschungsaufenthalten in Partnerinstitutionen macht diese Position besonders attraktiv für engagierte Wissenschaftler.
Unist

Kontaktperson:

Unist HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: PhD Position in Advanced Brain PET Image Reconstruction

Netzwerken ist der Schlüssel

Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Fachleuten aus deinem Bereich in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Veranstaltungen oder Konferenzen suchen, bei denen du dich vernetzen kannst!

Sei proaktiv bei der Kontaktaufnahme

Wenn du eine interessante Stelle siehst, zögere nicht, direkt die Ansprechpartner zu kontaktieren. Frag nach mehr Informationen oder zeig dein Interesse an der Position – das kann einen großen Unterschied machen!

Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor

Mach dir Gedanken über mögliche Fragen und übe deine Antworten. Lass uns auch Rollenspiele machen, um sicherzustellen, dass du selbstbewusst und gut vorbereitet bist, wenn es darauf ankommt.

Bewirb dich über unsere Website

Vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben! Das zeigt dein Engagement und gibt dir die Möglichkeit, direkt mit uns in Kontakt zu treten. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: PhD Position in Advanced Brain PET Image Reconstruction

Datenkuratierung
Qualitätskontrolle
Datenvorverarbeitung
Pseudonymisierung
GPU-Softwareentwicklung
Optimierung von Hochleistungssoftware
Integration in ML-Frameworks
Kritische Bewertung von Rekonstruktionsalgorithmen
Planung und Durchführung von Herausforderungen
Präsentation von Ergebnissen
Programmierung in Python
Kenntnisse in wissenschaftlichen Rechenbibliotheken
Mathematischer Hintergrund in linearer Algebra
Erfahrung mit medizinischer Bildrekonstruktion
Kenntnisse in variationalen Methoden

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Motivation für die Position zu verdeutlichen. Lass uns wissen, warum du dich für die Forschung im Bereich der medizinischen Bildgebung und maschinelles Lernen begeisterst.

Betone deine relevanten Fähigkeiten: Stell sicher, dass du deine Programmierkenntnisse in Python und deine Erfahrung mit wissenschaftlichen Bibliotheken wie NumPy oder PyTorch hervorhebst. Wir suchen nach jemandem, der nicht nur die Theorie kennt, sondern auch praktisch damit umgehen kann!

Sei präzise und strukturiert: Halte deine Bewerbung klar und übersichtlich. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, dass du die richtige Person für die Stelle bist!

Bewirb dich über unsere Website: Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere offizielle Website einzureichen. Das macht es uns einfacher, deine Unterlagen zu verwalten und sicherzustellen, dass du alle notwendigen Informationen bereitstellst. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Unist vorbereitest

Verstehe die Anforderungen

Mach dich mit der Stellenbeschreibung vertraut und identifiziere die Schlüsselqualifikationen, die gefordert werden. Überlege dir, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu diesen Anforderungen passen und bereite konkrete Beispiele vor, um dies während des Interviews zu verdeutlichen.

Technisches Wissen auffrischen

Da es sich um eine Position im Bereich der Bildrekonstruktion handelt, solltest du dein Wissen über relevante Technologien und Methoden, wie z.B. GPU-Softwareentwicklung oder mathematische Optimierung, auffrischen. Sei bereit, technische Fragen zu beantworten und deine Programmierkenntnisse in Python zu demonstrieren.

Interdisziplinäre Zusammenarbeit betonen

Diese Position erfordert enge Zusammenarbeit mit Experten aus verschiedenen Bereichen. Bereite dich darauf vor, Beispiele für deine Erfahrungen in interdisziplinären Projekten zu teilen und wie du effektiv mit anderen zusammengearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.

Fragen vorbereiten

Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und der Institution. Fragen zur Forschung, den Herausforderungen im Projekt oder zur Teamdynamik können besonders gut ankommen.

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Standort: München
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