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Senior Machine Learning Engineer - Medizinische KI-Entwicklung - Arbeitsgruppe Machine Learning

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Details zur Stelle

Vollzeit
vor 8 Tagen

Leistungen

Betriebliche Altersvorsorge
Jahressonderzahlung

Qualifikationen

TensorFlow
CI/CD
Medizin
Doktorat
Informatik
NumPy
Git
Englisch
Master
Machine Learning
Scripting
APIs
SSH
Linux
Python
Deutsch

Vollständige Stellenbeschreibung

...sind Sie mittendrin

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 (https://racoon.network) - 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 (primaer CT- und MRT-basiert)
Vollständige Pipeline-Verantwortung: Von DICOM-Datenaufnahme bis zu containerisiertem Deployment
Rapid Prototyping: Schneller Uebergang vom klinischen Problem zum funktionierenden Prototyp
Performance-Optimierung fuer 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 Qualitaetskontrollsysteme
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

...ist Ihr Profil gefragt

Ausbildung & Technischer Hintergrund

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.

...wird Ihnen viel geboten

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)
Einblicke: Instagram, YouTube, LinkedIn
FAQ´s für neue Beschäftigte

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Kontakt: Dr. Andreas Bucher
Mail: [email protected]

Bewerbungsfrist: 17.06.2026

Geforderte Unterlagen:

Lebenslauf

Anschreiben inklusive Motivation und, sofern zutreffend, relevanter Vorerfahrung
Arbeitszeugnisse und Zertifikate von Abschlüssen und ggf. vorhandenen 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.

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