Im Forschungscampus MODAL ("Mathematische Optimierung und Datenanalyse Laboratorien") werden moderne mathematische Methoden und datengetriebene Ansätze zur Entwicklung innovativer Entscheidungsunterstützungssysteme erforscht und angewendet. Ziel ist es, Lösungen für zentrale gesellschaftliche Herausforderungen in Bereichen wie nachhaltige Energieversorgung, personalisierte Medizin oder der vernetzten Mobilität zu entwickeln. Innerhalb des MODAL-Campus befasst sich das MedLab u. a. mit der Entwicklung einer Plattform zur Validierung, Evaluation und Überwachung von KI-Systemen für spezifische Anwendungsbereiche, mit einem Fokus auf der Analyse von Kryoelekrontomografiedaten.
Aufgabengebiet:
· Forschung und Entwicklung im Bereich der KI-gestützten Analyse von biomedizinischen Daten, mit Fokus auf Kryoelekrontomografiedaten
· Implementierung und Evaluierung von Methoden zur KI-Validierung und Modellinterpretierbarkeit, insbesondere aus dem Amira Softwareframework
· Aufbau, Pflege und Weiterentwicklung einer modernen Entwicklungsinfrastruktur (Continuous Integration, Continuous Delivery, automatisiertes Testen, Build- und Deployment-Pipelines)
· Zusammenarbeit mit akademischen und industriellen Partnern im Forschungscampus MODAL
· Koordination der Softwareentwicklung mit den industriellen Partnern
· Publikation von Forschungsergebnissen in wissenschaftlichen Journalen
Einstellungsvoraussetzungen:
Abgeschlossenes wiss. Hochschulstudium (Master, Diplom) in Informatik, Mathematik oder Physik
Erwünscht:
- Sehr gute Kenntnisse in C++ und Python sowie sicherer Umgang mit modernen Software-
- Engineering-Praktiken
- Erfahrung mit dem Softwareframework Amira
- Erfahrung mit Versionsverwaltung und kollaborativer Softwareentwicklung (git, GitLab)
- Erfahrung mit Continuous-Integration-/Continuous-Delivery-Systemen und automatisiertem
- Testing
- Erfahrung mit der Entwicklung und Wartung größerer Software-Architekturen, idealerweise in interdisziplinären Forschungsumgebungen
- Interesse und Erfahrung in der Zusammenarbeit in interdisziplinären Forschungsprojekten im Bereich der Datenanalyse
- Bereitschaft zur Zusammenarbeit im Team sowie Engagement und Eigeninitiative
- sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
-·Gender- und Diversitykompetenzen