Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d)
(Entgeltgruppe: EG 13 TV-L)
Einsatzbereich: Institut für künstliche Intelligenz in der Medizin
Stellen ID: 12150
Eintritt: Nächstmöglicher Zeitpunkt
Umfang: Teilzeit / 26,95 h (70%)
Vertragsart: Befristet
Befristung: 31.12.2026 - Eine Vertragsverlängerung ist angestrebt. Projektbefristung gem. §14 Abs. 1 TzBfG

Ihre Aufgaben:

- Entwicklung KI-basierter Gestensteuerungen: Planung, Entwurf und Implementierung von KI-Modellen, die auf Gestenerkennung basieren, insbesondere für die Steuerung von Smart-Device-Lösungen wie Urinkathetern
- Datenaufbereitung: Sammeln, bereinigen, strukturieren und transformieren von Daten aus verschiedenen Quellen, um eine solide Grundlage für die Modellentwicklung zu schaffen
- Analyse von Sensor- und Bilddaten: Interpretation von optoelektronischen Sensoren und Bilddaten, einschließlich der Extraktion relevanter Merkmale für die Gestenerkennung
- Entwicklung und Validierung von Modellen: Konzeption und Training von Machine-Learning-Modellen (z. B. neuronale Netze), testen und validieren dieser Modelle zur Sicherstellung ihrer Effektivität und Anwendbarkeit
- Integration und Anwendung von KI-Modellen: Implementierung der entwickelten Modelle in praktische Anwendungen, Überprüfung der Ergebnisse und kontinuierliche Optimierung
- Wissenschaftliche Betreuung des Forschungsvorhabens: Projektmanagement, Erstellung und Ausarbeitung von Berichten
- Durchführung von Literaturrecherchen, Zusammenfassung wissenschaftlicher Publikationen sowie Veröffentlichung und Aufbereitung der Forschungsergebnisse aus dem Projekt

Ihr Profil:

- Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder Diplom) in Informatik, Physik, Mathematik, Ingenieurwissenschaften oder einem vergleichbaren Studiengang
- Programmierkenntnisse: Fundierte Erfahrung mit Python und gängigen Data-Science- und KI-Bibliotheken, wie TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, Pandas, Numpy, CV2 sowie Tools für Visualisierungen wie Matplotlib und Seaborn
- Erfahrung in KI-Modellen: Nachgewiesene Kenntnisse im Bereich statistischer Analysen und im entwickeln sowie trainieren von prädiktiven Modellen, wie neuronalen Netzen, Random Forests oder MLPs
- Computer Vision: Interesse und Erfahrung im Bereich der Computer Vision, insbesondere in der Analyse und Interpretation von Bild- und Sensordaten sowie deren Einsatz in praktischen Anwendungen
- Analytische Fähigkeiten: Erfahrung in der Analyse und Interpretation von Sensor- und Bilddaten sowie in der Entwicklung von Lösungen für komplexe technische Herausforderungen
- Sprachkenntnisse: Sicherer Umgang mit der deutschen und englischen Sprache in Wort und Schrift
 

Freuen Sie sich auf:

- Die Möglichkeit zur Promotion bei Nachweis der notwendigen Voraussetzungen
- 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., 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.