Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative ML-Modelle für die medizinische Bildanalyse und arbeite an spannenden Projekten.
- Unternehmen: Führendes Universitätsklinikum mit Fokus auf Forschung und Entwicklung im Gesundheitswesen.
- Vorteile: 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten, betriebliche Altersvorsorge und Gesundheitsförderung.
- Weitere Informationen: Strukturierte Einarbeitung und Mentoring durch erfahrene Teammitglieder.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Medizin mit KI und mache einen echten Unterschied im Gesundheitswesen.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung in Machine Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Ihre Aufgaben
- End-to-End-ML-Entwicklung
- Entwicklung, Training, Validierung und Deployment von Deep-Learning-Modellen für die medizinische Bildanalyse (primär CT und MRT)
- Arbeit mit dem aktuellen Methodenspektrum – von 2D-/3D-CNNs und der U-Net-Familie über Transformer-Architekturen bis zu Foundation Models und Vision-Language-Ansätzen; Sie wählen das passende Werkzeug für die jeweilige klinische Fragestellung
- Adaption und Fine-Tuning vortrainierter Foundation Models für Segmentierung und Klassifikation, statt jedes Modell von Grund auf neu zu trainieren
- Verantwortung für die gesamte Pipeline: von der DICOM-Datenaufnahme bis zum containerisierten Deployment – in dem Umfang, den Sie übernehmen möchten
- Rapid Prototyping: der schnelle Weg vom klinischen Problem zum funktionierenden Prototyp
- Performance-Optimierung für Genauigkeit, Inferenzgeschwindigkeit und Recheneffizienz
- Infrastruktur, MLOps & Plattformentwicklung
- Einrichtung und Betrieb von Trainingsumgebungen: Konfiguration von GPU-Servern und Management von Compute-Ressourcen
- Aufbau wiederverwendbarer ML-Infrastruktur: modulare Pipelines, Data Loader, Training-Frameworks
- Reproduzierbare Workflows mit modernem MLOps-Tooling: Experiment-Tracking (z.
MLflow, Weights & Biases), Daten- und Modellversionierung (z.
DVC), Orchestrierung (z.
- Kubeflow, Airflow, Prefect)
- Deployment-Systeme: Inference Services (z. B. Fast API, KServe/Bento ML), APIs und PACS-Integration, containerisiert über Docker/Kubernetes
- Monitoring von Modellen im Betrieb, einschließlich Erkennung von Daten- und Modell-Drift
- Medical Data Engineering & Compliance
- DICOM/FHIR-Datenverarbeitung: robuste Parser, Konverter und Qualitätskontrollsysteme
- Data Versioning und Lineage für reproduzierbare Experimente
- Privacy-Preserving Workflows konform mit DSGVO, deutschem Gesundheitsdatenschutzrecht (GDNG) und den Anforderungen des EU AI Act
- Nachvollziehbarkeit, Audit-Trails und Human-in-the-Loop-Prinzipien für klinisch eingesetzte Modelle
- Multi-institutionelle Datenintegration über die 38 RACOON-Partnerinstitutionen
- Forschungsbeitrag
- Publikation in Top-Venues für medizinische KI (RSNA, ECR, MICCAI, Medical Image Analysis)
- Mitarbeit in kollaborativen Forschungsprojekten (RACOON, COMPARE, ENRICH)
- Promotion nach individueller Absprache möglich ist Ihr Profil gefragt
Wir bewerten Bewerbungen nach Potenzial und Antrieb, nicht nach einer Checkliste. Auch wenn Sie nicht jeden Punkt erfüllen, aber Freude daran haben, sich einzuarbeiten.
- Ausbildung & technischer Hintergrund
- Abgeschlossenes Studium (Bachelor oder Master) in (Medizin-)Informatik, Physik, Mathematik, Data Science oder vergleichbar
- Solide Machine-Learning-Kenntnisse und Erfahrung im Training neuronaler Netze – aus Studium, eigenen Projekten oder Beruf
- Sichere Python-Programmierung: Py Torch oder Tensor Flow, Num Py, scikit-learn, pandas
- Hands-on-Fähigkeiten
- Erfahrung im Training von CNNs, Vision Transformern oder vergleichbaren Architekturen – ob im Studium, in Praktika, eigenen Projekten oder beruflich
- Linux-Grundkenntnisse (oder klare Lernbereitschaft): Shell-Scripting, SSH, Dateisysteme, Prozess-Management
- Vertrautheit mit Git-Workflows; Code-Review-Praktiken und CI/CD-Grundlagen sind ein Plus
- Ideal, aber kein Muss
- Erfahrung mit Foundation Models und prompt-basierter Segmentierung (z. B. SAM/Med SAM2, SAM-Med3D, VISTA3D, nn U-Net)
- Praxis mit MLOps-Tooling (MLflow, W&B, DVC, Kubeflow) und containerisiertem Deployment (Docker, Kubernetes)
- Vertrautheit mit dem Py Torch-Ökosystem, MONAI oder Hugging Face
- Kenntnisse in 3D-/volumetrischer Bildverarbeitung und Domain-Generalisierung über Scanner und Standorte hinweg
- Verständnis für regulatorische Rahmenbedingungen klinischer KI (EU AI Act, MDR)
- Was Sie ausmachen
- Eigenantrieb: Sie erkennen Probleme selbst, entwickeln Lösungen und setzen sie um – auch ohne Vorgabe
- Vielseitigkeit und Hands-on-Mentalität: Sie arbeiten sich in unbekannte Themen ein und packen an
- Zuverlässigkeit: Auf Ihre Zusagen ist Verlass
- Pragmatismus: Sie verbinden Forschungsqualität mit dem Anspruch, funktionierende Systeme zu liefern
- Echtes Interesse an KI im Gesundheitswesen als Antrieb für Ihre Arbeit
- Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse
- Für erfahrene Kandidatinnen und
Kandidaten: Wenn Sie bereits End-to-End-Pipelines verantwortet, ML-Infrastruktur aufgebaut, Foundation Models adaptiert oder in Top-Venues publiziert haben, bietet die Position Raum für eine Senior-Rolle mit entsprechendem Gestaltungsspielraum und Mentoring-Aufgaben.
Aufgrund gesetzlicher Bestimmungen ist ein gültiger Nachweis der Masernimmunität / Masernschutzimpfung notwendig.
- Tarifvertrag TV-UKF
- 30 Tage Urlaub
- 38,5 Stunden / Woche
- Jahressonderzahlung
- betriebliche Altersvorsorge
- Kostenloses Landesticket Hessen
- Echte Ownership: Ihre Modelle kommen in klinischen Workflows an, nicht in der Schublade
- Arbeit am aktuellen Stand der Forschung: Foundation Models, multizentrische Daten, reale klinische Translation
- Strukturierte Einarbeitung und Mentoring durch erfahrene Teammitglieder
- Uniklinik-Campus, Mensa, Cafés
- Work-Life-Balance, Teilzeitmöglichkeiten
- Gesundheitsförderung
- Corporate Benefits: Rabatte & Vergünstigungen bei beliebten Marken für unsere Mitarbeitenden
- Kitaplätze, Ferienbetreuung (Infos beim Familienservice)
- Einblicke: Instagram, You Tube, Linked In
- Geforderte Unterlagen
Lebenslauf, Anschreiben inklusive Motivation (und ggf. relevanter Vorerfahrung), Arbeitszeugnisse und Zertifikate von Abschlüssen und ggf. Zusatzqualifikationen
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.
- Kontakt: Dr. Andreas Bucher Mail: bucher@med. uni-frankfurt. de**
- Bewerbungsfrist: *25.09.2026
- #J-18808-Ljbffr
Machine Learning Engineer – Medical Imaging AI Arbeitgeber: Universitätsklinikum Frankfurt
Die Universitätsmedizin Frankfurt ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen als Medizinische Technologin / Medizinischer Technologe für Radiologie die Möglichkeit bietet, in einem innovativen und interdisziplinären Umfeld zu arbeiten. Mit einer umfassenden Einarbeitung, attraktiven Zusatzleistungen wie betrieblicher Altersvorsorge und einem angenehmen Betriebsklima fördern wir Ihre berufliche Entwicklung und Work-Life-Balance. Zudem profitieren Sie von modernen Arbeitsplätzen und einem starken Fokus auf Gesundheitsförderung.
Kontaktdaten:
Universitätsklinikum Frankfurt Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Machine Learning Engineer – Medical Imaging AI erhalten könntest
✨Netzwerken über Branchenveranstaltungen
Such nach Konferenzen und Messen in der Biotechnologie, die in der Nähe stattfinden. Diese Events sind eine super Gelegenheit, um direkt mit Leuten von Unternehmen wie Universitätsklinikum Frankfurt zu quatschen, mehr über deren aktuelle Projekte zu erfahren und deinen ersten Fuß in die Tür zu bekommen.
✨LinkedIn-Gruppen beitreten
Schau dir LinkedIn-Gruppen an, die sich auf Biotechnologie konzentrieren. Hier kannst du Fragen stellen, dich an Diskussionen beteiligen und herausfinden, welche Fähigkeiten gerade gefragt sind. Vielleicht bemerkst du auch, dass jemand von Universitätsklinikum Frankfurt aktiv ist und du direkt Kontakt aufnehmen kannst.
✨Praktische Erfahrungen durch Nebenprojekte
Nutze deine Freizeit, um an kleinen Projekten oder Forschungsarbeiten in der Biotechnologie zu arbeiten. Das zeigt Initiative und gibt dir nicht nur mehr Wissen, sondern auch etwas Konkretes zum Zeigen bei Bewerbungsgesprächen, wenn du für die Vollzeitstelle bei Universitätsklinikum Frankfurt vorsprichst.
✨Wie bei uns: Durch eigene Initiativen hervorstechen
Wir wissen, dass Selbstinitiativen gefragt sind! Wenn du dich in der Biotechnologie bewähren möchtest, kannst du zum Beispiel einen Blog über aktuelle Trends starten oder an Open-Source-Projekten mitarbeiten. Zeig deine Leidenschaft und wieso gerade du perfekt zu Universitätsklinikum Frankfurt passt.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Engineer – Medical Imaging AI mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Hebe deine Biotechnologie-Expertise hervor:Da es sich um ein Vollzeit-Stellenangebot im Bereich Biotechnologie handelt, solltest du deine relevanten Kenntnisse und Erfahrungen klar und deutlich präsentieren. Achte darauf, spezifische Projekte oder Forschungen, an denen du gearbeitet hast, zu erwähnen und welche Techniken oder Technologien du dabei verwendet hast.
Verweise auf relevante Zertifikate oder Abschlüsse:Im Bereich Biotechnologie sind bestimmte Abschlüsse und Zertifikate besonders wichtig. Stelle sicher, dass dein Lebenslauf deine akademische Ausbildung und eventuell relevante Zertifikate, wie beispielsweise Laborzertifikate, gut zur Geltung bringt. Diese könnten für Universitätsklinikum Frankfurt entscheidend sein, um deine Qualifikation für Machine Learning Engineer – Medical Imaging AI zu unterstreichen.
Erkläre deine Motivation für den Einstieg:In deinem Motivationsschreiben solltest du klar herausstellen, warum du gerade bei Universitätsklinikum Frankfurt im Bereich Biotechnologie arbeiten möchtest. Vielleicht hast du ein persönliches Interesse an der Biotechnologie oder bewunderst die Projekte, die das Unternehmen durchführt. Zeig uns, was dich antreibt und warum du ein wertvolles Mitglied im Team sein würdest!
Lass deine Leidenschaft durchscheinen:Nutze die Gelegenheit, in deinem Anschreiben oder Lebenslauf zu zeigen, was dich an der Biotechnologie fasziniert. Zeige in deinen Worten, dass du für diesen Bereich brennst und bereit bist, deine Kenntnisse und Fähigkeiten in einem Vollzeitjob bei Universitätsklinikum Frankfurt einzubringen. Das hebt dich von anderen Bewerbungen ab!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Universitätsklinikum Frankfurt vorbereitet
✨Verstehe die biologischen Grundlagen
Egal, ob es um Labortechniken oder molekulare Biologie geht – mach dich mit den grundlegenden biologischen Konzepten vertraut, die für das Unternehmen wichtig sind. Bei einem Gespräch mit Universitätsklinikum Frankfurt könnten dir technische Fragen zu Experimenten oder spezifischen Methoden gestellt werden, also sei vorbereitet, deine Kenntnisse überzeugend zu präsentieren.
✨Portfolio der bisherigen Projekte
Stell sicher, dass du eine Auswahl von Projekten hast, die du während des Interviews präsentieren kannst. Das könnte alles von Praktika bis zu Uni-Projekten sein, die deine praktischen Fähigkeiten in der Biotechnologie demonstrieren. Dadurch zeigst du nicht nur deine Erfahrung, sondern auch dein Engagement für das Fachgebiet.
✨Soft Skills sind wichtig!
In der Biotechnologie sind Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten entscheidend. Sei bereit, Beispiele zu geben, in denen du erfolgreich im Team gearbeitet hast oder komplexe Informationen einfach vermitteln konntest. Universitätsklinikum Frankfurt wird wahrscheinlich wissen wollen, wie du dich in einem Team von Wissenschaftlern einbringst.
✨Bleibe auf dem neuesten Stand – auch mit aktuellen Entwicklungen
Schau dir einige der neuesten Trends oder Technologien in der Biotechnologie an, wie CRISPR oder personalisierte Medizin. Wenn du über aktuelle Themen sprichst, zeigst du nicht nur dein Interesse an der Branche, sondern kannst auch deine Initiativen zur kontinuierlichen Weiterbildung unter Beweis stellen, was für Universitätsklinikum Frankfurt sicher beeindruckend ist.
