Befristet bis 31.12.2026 | In Teilzeit mit 10 bis 15 Wochenstunden | Institut für Medizinische Informatik
Wir sind das UKM. Wir haben einen klaren gesellschaftlichen Auftrag und mit der Verbindung von Krankenversorgung, Forschung und Lehre eine besondere Verantwortung.
Während Deiner Tätigkeit neben dem Studium in der Medizinischen Informatik profitierst Du von individueller Betreuung, attraktiven Rahmenbedingungen und vielen Möglichkeiten zu wachsen und Dich einzubringen – am besten mit Dir!
In unserer Arbeitsgruppe Machine Learning for Biomedical Data beschäftigen wir uns mit maschinellem Lernen und datengetriebenen Methoden zur Bearbeitung biomedizinischer Fragestellungen mit hoher klinischer Relevanz. Mit Deiner Hilfe möchten wir eine Python-Softwarebibliothek zur kausalen Inferenz entwickeln, um Zusammenhänge in klinischen Daten und Studien besser analysieren zu können.
VERANTWORTUNGSVOLLE AUFGABEN:
* Aufbau eines installierbaren Python-Pakets
* Entwicklung einer modularen Architektur für kausale Graphverfahren auf Basis des Fast Causal Inference (FCI)-Algorithmus
* Erstellung eines Backend-Interfaces für verschiedene FCI-Implementierungen
* Entwicklung einer Programmierschnittstelle (API) für verschiedene Backends
* Implementierung einer Repräsentation für Partial Ancestral Graphs (PAGs)
* Entwicklung von Hilfsfunktionen
* Aufbau einer Schnittstelle für Conditional Independence Tests
* Testerstellung und technische Dokumentation
ANFORDERUNGEN:
* Gute Python-Kenntnisse (NumPy, pandas, etc.)
* Grundverständnis von Graphentheorie und Statistik
* Git-Kenntnisse (Versionskontrolle)
* Sorgfältige und testorientierte Arbeitsweise
* Fähigkeit und Bereitschaft, bestehenden R-Code nachzuvollziehen und zu analysieren
* Hilfreich sind erste Kenntnisse mit pytest, SciPy, NetworkX, statsmodels oder der Entwicklung von Python-Paketen
WIR BIETEN:
* Mitarbeit an wissenschaftlicher Softwareentwicklung
* Einarbeitung und Mentoring
* Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice
* Flache Hierarchien und Raum für eigene Ideen
* Möglichkeit für Abschlussarbeiten (Bachelor/Master)
* Respektvolles Miteinander und wertschätzende Zusammenarbeit in einem vielfältigen Team
* Zahlreiche Unterstützungs- und Beratungsangebote
* Viele weitere Vorteile wie Sportangebote, Jobticket, Betriebsfeste und Kantine
Rückfragen an: Dr. Marius Welzel, marius.welzel@uni-muenster.de
Jetzt bewerben über unser Karriereportal bis zum 08.06.2026.