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-Entwicklung.
- Vorteile: 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten, Gesundheitsförderung und Corporate Benefits.
- Weitere Informationen: Möglichkeit zur Promotion und Mitarbeit in spannenden Forschungsprojekten.
- 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 - 75000 € pro Jahr.
Es kann sein, dass sich eine große Anzahl von Bewerbern auf diese Stelle bewirbt. Schicken Sie daher Ihren Lebenslauf und Ihre Bewerbung so schnell wie möglich ab.
Anstellungsart: befristeter Vertrag
Arbeitsmodell: Vollzeit
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
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 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 richten.
Senior Machine Learning Engineer - Medizinische KI-Entwicklung - Arbeitsgruppe Machine Learning Arbeitgeber: Universitätsklinikum Frankfurt
Die Universitätsmedizin Frankfurt am Main bietet Ihnen als Senior Machine Learning Engineer die Möglichkeit, an der Spitze der medizinischen KI-Entwicklung zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung, einer ausgewogenen Work-Life-Balance und attraktiven Zusatzleistungen wie 30 Tagen Urlaub und Gesundheitsförderung schaffen wir ein unterstützendes Arbeitsumfeld, das Innovation und Zusammenarbeit fördert. Profitieren Sie von der einzigartigen Gelegenheit, in einem dynamischen Team zu arbeiten, das an bedeutenden Forschungsprojekten beteiligt ist und Ihnen die Freiheit gibt, kreative Lösungen zu entwickeln.
Kontaktdaten:
Universitätsklinikum Frankfurt Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Machine Learning Engineer - Medizinische KI-Entwicklung - Arbeitsgruppe Machine Learning erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Warte nicht darauf, dass die Arbeitgeber dich finden. Nutze LinkedIn und andere Netzwerke, um Kontakte zu knüpfen und dich direkt bei den Unternehmen vorzustellen, die dich interessieren.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine eigenen Fragen an das Unternehmen vorbereitest. Zeige dein Interesse an der Position und der Unternehmenskultur!
✨Tipp Nummer 3
Nutze unsere Website, um dich schnell und einfach zu bewerben. Je früher du deinen Lebenslauf einreichst, desto besser stehen deine Chancen, aus der Masse herauszustechen!
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für Machine Learning! Teile Projekte oder Erfahrungen, die du hast, und erkläre, wie du diese in der neuen Rolle einsetzen kannst. Das macht einen bleibenden Eindruck!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Machine Learning Engineer - Medizinische KI-Entwicklung - Arbeitsgruppe Machine Learning mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lebenslauf auf den Punkt bringen:Achte darauf, dass dein Lebenslauf klar und prägnant ist. Wir wollen schnell sehen, was du drauf hast! Hebe relevante Erfahrungen hervor, die zu der Stelle passen, für die du dich bewirbst.
Motivationsschreiben nicht vergessen:In deinem Anschreiben solltest du erklären, warum du genau bei uns arbeiten möchtest. Zeig uns deine Begeisterung für die medizinische KI-Entwicklung und wie du unser Team bereichern kannst!
Belege deine Fähigkeiten:Wenn du spezielle Projekte oder Erfahrungen hast, die deine Fähigkeiten im Machine Learning zeigen, dann bring sie zur Sprache! Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Erfolge mit konkreten Beispielen untermauern.
Bewerbung über unsere Website:Vergiss nicht, deine Bewerbung über den Button 'Jetzt bewerben' auf unserer Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alles richtig ankommt und wir dich schnellstmöglich kontaktieren können!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Universitätsklinikum Frankfurt vorbereitet
✨Verstehe die Anforderungen der Stelle
Mach dir ein genaues Bild von den Aufgaben und Anforderungen der Position als Senior Machine Learning Engineer. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten dazu passen. So kannst du gezielt auf die Erwartungen des Unternehmens eingehen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast, insbesondere im Bereich Machine Learning und medizinische Bildanalyse. Sei bereit, diese Beispiele während des Interviews zu teilen, um deine Expertise und Problemlösungsfähigkeiten zu demonstrieren.
✨Technische Vorbereitung ist entscheidend
Da die Rolle tiefgehende technische Kenntnisse erfordert, solltest du dich mit den relevanten Tools und Technologien vertraut machen, wie z.B. PyTorch, TensorFlow und DICOM-Datenverarbeitung. Mache dich auch mit aktuellen Trends in der medizinischen KI vertraut, um im Gespräch kompetent zu wirken.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Teamdynamik zu erfahren. Fragen zur Zusammenarbeit im Team oder zu aktuellen Projekten können besonders aufschlussreich sein.
