Job
- Level
- Senior
- Job Feld
- Software, Data
- Anstellung
- Vollzeit
- Vertragsart
- Befristetes Dienstverhältnis
- Ort
- Frankfurt am Main
- Arbeitsmodell
- Onsite
Job Zusammenfassung
In dieser Rolle entwickelst du produktionsreife KI-Modelle für die Radiologie, überwachst End-to-End-ML-Pipelines und optimierst Deep-Learning-Modelle für die medizinische Bildanalyse aus einer Vielzahl von Datenquellen.
Job Technologien
Deine Rolle im Team
- 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.
- 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.
- 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.
- DICOM/FHIR-Datenverarbeitung: Robuste Parser, Konverter und Qualitätssicherungssysteme.
- Data Versioning und Lineage: Tracking-Systeme für reproduzierbare Experimente.
- Privacy-Preserving Workflows: Datenverarbeitung konform mit DSGVO und deutschem Gesundheitsdatenschutzrecht.
- Multi-institutionelle Datenintegration von RACOON's 38 Partnerinstitutionen.
- 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.
Unsere Erwartungen an dich
Ausbildung
- Master-Abschluss in (Medizin-)Informatik, Physik, Mathematik, Data Science oder vergleichbar.
Qualifikationen
- Experten-Level Python-Programmierung: PyTorch oder TensorFlow, NumPy, scikit-learn, pandas.
- Linux-Expertise: Sicher mit Shell-Scripting, SSH, Dateisystemen, Prozess-Management.
- Versionskontrolle & Kollaboration: Git-Workflows, Code-Review-Praktiken, CI/CD-Grundlagen.
- 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.
Erfahrung
- Fundierte Machine-Learning-Kenntnisse: Nachweisbare Erfahrung im Training neuronaler Netze.
- Deep-Learning-Erfahrung: Sie haben CNNs, Vision Transformer oder andere Architekturen von Grund auf trainiert.
Benefits
Gesundheit, Fitness & Fun
Work-Life-Integration
Themen mit denen du dich im Job beschäftigst
Job Standorte
Das ist dein Arbeitgeber
Universitätsklinikum Frankfurt
Das Universitätsklinikum Frankfurt besteht seit 1914 und unsere rund 6.500 Beschäftigte bringen sich mit ihrem Können und Wissen an den 32 Fachkliniken, klinisch theoretischen Instituten und in den Dezernaten ein.
Description
- Unternehmenstyp
- Etablierte Firma
- Arbeitsmodell
- Onsite
- Branche
- Gesundheitswesen, Soziales, Wissenschaft, Forschung
Senior Machine Learning Engineer
- Ort
- Frankfurt am Main
- Arbeitsmodell
- Onsite
- Diversität
- Für alle Personen geeignet (m/w/d)
