Bewerbungsfrist:
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31.08.2025
Das Institut für medizinische Datenwissenschaften des Uniklinikums Würzburg sucht ab sofort zur Gestaltung der Zukunft der Gesundheitsforschung eine(n)
Informatiker/in – Schwerpunkt Machine Learning in der Medizin (w/m/d)
Wir bieten:
AbwechslungsreicheAufgaben:
Arbeite in einem innovativen Forschungsumfeld mit spannendenHerausforderungen und Entwicklungsmöglichkeiten.
Modernste Technologien:
Nutze KI- undData-Science-Methoden, um in der klinischen Forschung und Versorgungsforschungneue Erkenntnisse zu gewinnen.
Großprojekte:
Übernimmeine Rolle in einem bundesweiten Forschungsprojekt im Rahmen des NetzwerksUniversitätsmedizin (NUM).
Weiterqualifikation:
Möglichkeitzur Promotion oder Habilitation, z. B. über die Graduate School of LifeSciences (GSLS).
Publikationen &Kongresse:
Veröffentliche in hochrangigen Fachzeitschriften und nimman internationalen Tagungen teil.
Flexibilität:
FlexibleArbeitszeiten und die Möglichkeit zum mobilen Arbeiten.
Innovation:
Arbeitein einem modernen Umfeld mit einer wertschätzenden Arbeitsatmosphäre.
Sicherheit:
BetrieblicheAltersvorsorge (VBL) und weitere attraktive Arbeitgebervorteile.
Ihr Aufgabengebiet
Datenpipelines entwickeln:
Plane, implementiere und optimiere Datenpipelines für die Analyse umfangreicher medizinischer Datensätze.
KI-Methoden anwenden:
Nutze Machine Learning und Deep Learning für Prognosen, Mustererkennung und prädiktive Analysen.
Interdisziplinäre Zusammenarbeit:
Arbeite eng mit Biometriker:
Innen, Epidemiolog:
Innen und Mediziner:
Innen zusammen.
Wissenschaftliche Beiträge:
Verfasse Publikationen und unterstütze die Lehre sowie medizinische Promotionen.
Ihr Profil
Qualifikation:
Abgeschlossenes Studium (Master/Diplom) in Statistik, Data Science, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet.
Technische Skills:
Erfahrung mit Python (z. B. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) oder R. Kenntnisse in der Analyse medizinischer Daten sind ein Plus.
Soft Skills:
Analytisches Denken, Teamfähigkeit, Eigeninitiative und eine strukturierte Arbeitsweise.
Sprachkenntnisse:
Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
Werden Sie Teil des Teams:
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