Universitätsklinikum Essen
45147 Essen, Ruhr - Deutschland
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in
Arbeit
Vollzeit
ab 24.11.2025
Beschreibung
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d)
(Entgeltgruppe: EG 13 TV-L)
Einsatzbereich: Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM)
Stellen ID: 11177
Eintritt: nächstmöglicher Zeitpunkt
Umfang: Vollzeit / 38,5 Std.
Vertragsart: Befristet
Befristung: bis zum Ende der Projetklaufzeit Projektbefristung gem. §14 Abs. 1 TzBfG
Ihre Aufgaben:
- Mitarbeit in Forschungsprojekten
- Weiter-/Neu-Entwicklung von Lernalgorithmen, bspw. künstliche neuronale Netzwerke (“Deep Learning”) aber auch von klassischen „Machine Learning“ Verfahren (z.B. Random Forests, Support Vector Machines) für medizinische Daten
- Implementierung und Evaluation der Algorithmen
- Datenvor- und Nachbearbeitung inkl. Konvertierungen und Anwendung von Techniken der Data-Augmentation
- Translation in die Praxis: Evaluation der Algorithmen an empirischen klinischen Daten
Ihr Profil:
- Abgeschlossenes Hochschulstudium (Diplom oder Master) in Informatik, Physik oder vergleichbar
- Exzellente Kenntnisse und Praxiserfahrung im Bereich „Machine Learning“, insbesondere Kenntnisse im Umgang mit Bibliotheken wie PyTorch, TensorFlow, Keras, Pandas und scikit-learn
- Exzellente Programmierkenntnisse in Python und sehr gute Programmierkenntnisse in einer weiteren Sprache
- Sicherer Umgang mit der Kommandozeile (Bash) und mit Softwareversionierungssystemen (Git)
- Erfahrungen mit der Dockerisierung von Algorithmen wünschenswert
- Eigenständiges Arbeiten und hohe Motivation zur selbstständigen Problem- und Fehleranalyse
- Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Sehr gute Teamfähigkeit
Freuen Sie sich auf:
- Optimale Lage des Instituts im Herzen des lebendigen und trendigen Stadtteils Essen-Rüttenscheid, für eine optimale Verbindung von Leben und Arbeiten
- Einen **sicheren Arbeitsplatz** im öffentlichen Dienst des Landes NRW
- **Faire Bezahlung** nach Tarif (TV-L) inkl. Jahressonderzahlung und betrieblicher Zusatzversorgung
- **30 Tage Urlaub** im Kalenderjahr (bei einer 5-Tage-Woche)
- **Interdisziplinäres Arbeiten** mit Kolleginnen und Kollegen aus anderen Fachbereichen
- Arbeiten mit **moderner Ausstattung** und zertifizierten Qualitätsstandards
- **Familienfreundliche Unternehmenskultur**, z. B. Betriebskindertagesstätte, Ferienprogramm für schulpflichtige Kinder, Beratung und Unterstützung durch das MitarbeiterServiceBüro in allen Lebenslagen
- **Vielfältige Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten**, bspw. in der Bildungsakademie des UK Essen
- **Gesundheitsmanagement**, z. B. Betriebliches Eingliederungsmanagement, Impfungen, Förderung von Sportangeboten
- **Attraktive Zusatzleistungen**, bspw. vergünstigtes Kantinenessen, Gemeinschaftsevents, Wohnheimplätze
Rahmenbedingungen: Die Eingruppierung richtet sich nach den persönlichen und tariflichen Voraussetzungen., Schwerbehinderte Bewerberinnen / Bewerber und Gleichgestellte i.S. des § 2 Abs. 3 SGB IX werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt., Die ausgeschriebene Stelle ist grundsätzlich auch für Teilzeitbeschäftigte geeignet., Das UK Essen strebt eine Erhöhung des Frauenanteils in Bereichen an, in denen Frauen unterrepräsentiert sind. Sie werden zur Bewerbung aufgefordert und im Sinne des LGGs bei gleicher Qualifikation vorrangig berücksichtigt., Eine Bescheinigung gemäß §23a Infektionsschutzgesetz (IfSG) über den Impf- und Serostatus bzgl. Masern ist erforderlich.
(Entgeltgruppe: EG 13 TV-L)
Einsatzbereich: Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM)
Stellen ID: 11177
Eintritt: nächstmöglicher Zeitpunkt
Umfang: Vollzeit / 38,5 Std.
Vertragsart: Befristet
Befristung: bis zum Ende der Projetklaufzeit Projektbefristung gem. §14 Abs. 1 TzBfG
Ihre Aufgaben:
- Mitarbeit in Forschungsprojekten
- Weiter-/Neu-Entwicklung von Lernalgorithmen, bspw. künstliche neuronale Netzwerke (“Deep Learning”) aber auch von klassischen „Machine Learning“ Verfahren (z.B. Random Forests, Support Vector Machines) für medizinische Daten
- Implementierung und Evaluation der Algorithmen
- Datenvor- und Nachbearbeitung inkl. Konvertierungen und Anwendung von Techniken der Data-Augmentation
- Translation in die Praxis: Evaluation der Algorithmen an empirischen klinischen Daten
Ihr Profil:
- Abgeschlossenes Hochschulstudium (Diplom oder Master) in Informatik, Physik oder vergleichbar
- Exzellente Kenntnisse und Praxiserfahrung im Bereich „Machine Learning“, insbesondere Kenntnisse im Umgang mit Bibliotheken wie PyTorch, TensorFlow, Keras, Pandas und scikit-learn
- Exzellente Programmierkenntnisse in Python und sehr gute Programmierkenntnisse in einer weiteren Sprache
- Sicherer Umgang mit der Kommandozeile (Bash) und mit Softwareversionierungssystemen (Git)
- Erfahrungen mit der Dockerisierung von Algorithmen wünschenswert
- Eigenständiges Arbeiten und hohe Motivation zur selbstständigen Problem- und Fehleranalyse
- Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Sehr gute Teamfähigkeit
Freuen Sie sich auf:
- Optimale Lage des Instituts im Herzen des lebendigen und trendigen Stadtteils Essen-Rüttenscheid, für eine optimale Verbindung von Leben und Arbeiten
- Einen **sicheren Arbeitsplatz** im öffentlichen Dienst des Landes NRW
- **Faire Bezahlung** nach Tarif (TV-L) inkl. Jahressonderzahlung und betrieblicher Zusatzversorgung
- **30 Tage Urlaub** im Kalenderjahr (bei einer 5-Tage-Woche)
- **Interdisziplinäres Arbeiten** mit Kolleginnen und Kollegen aus anderen Fachbereichen
- Arbeiten mit **moderner Ausstattung** und zertifizierten Qualitätsstandards
- **Familienfreundliche Unternehmenskultur**, z. B. Betriebskindertagesstätte, Ferienprogramm für schulpflichtige Kinder, Beratung und Unterstützung durch das MitarbeiterServiceBüro in allen Lebenslagen
- **Vielfältige Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten**, bspw. in der Bildungsakademie des UK Essen
- **Gesundheitsmanagement**, z. B. Betriebliches Eingliederungsmanagement, Impfungen, Förderung von Sportangeboten
- **Attraktive Zusatzleistungen**, bspw. vergünstigtes Kantinenessen, Gemeinschaftsevents, Wohnheimplätze
Rahmenbedingungen: Die Eingruppierung richtet sich nach den persönlichen und tariflichen Voraussetzungen., Schwerbehinderte Bewerberinnen / Bewerber und Gleichgestellte i.S. des § 2 Abs. 3 SGB IX werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt., Die ausgeschriebene Stelle ist grundsätzlich auch für Teilzeitbeschäftigte geeignet., Das UK Essen strebt eine Erhöhung des Frauenanteils in Bereichen an, in denen Frauen unterrepräsentiert sind. Sie werden zur Bewerbung aufgefordert und im Sinne des LGGs bei gleicher Qualifikation vorrangig berücksichtigt., Eine Bescheinigung gemäß §23a Infektionsschutzgesetz (IfSG) über den Impf- und Serostatus bzgl. Masern ist erforderlich.
Quelle: Bundesagentur für Arbeit - Rechtliche Hinweise zur Nutzung
Ob die Stelle noch verfügbar ist und weitere Informationen findest du direkt auf der Website der Bundesagentur für Arbeit. Bitte beachte: OPROMA ist nicht der Anbieter dieser Stelle und kann keine Auskünfte geben.
Ob die Stelle noch verfügbar ist und weitere Informationen findest du direkt auf der Website der Bundesagentur für Arbeit. Bitte beachte: OPROMA ist nicht der Anbieter dieser Stelle und kann keine Auskünfte geben.
Ref-Nr.: 2fdafa2e8401f8ec6798cfa228c94e2f
Letztes Update:
12.12.2025
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