Senior Machine Learning Engineer - Medizinische KI-Entwicklung - Arbeitsgruppe Machine Learning
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Senior Machine Learning Engineer - Medizinische KI-Entwicklung - Arbeitsgruppe Machine Learning
Anstellungsart:
befristeter Vertrag
Arbeitsmodell:
Vollzeit
Ausschreibungsnummer:
376-2026
...sind Sie mittendrin
Wir suchen Sie als Senior Machine Learning Engineer für die Arbeitsgruppe Machine Learning an der Universitätsmedizin Frankfurt am Main. Entwickeln Sie produktionsreife KI-Modelle für die Radiologie mit Daten aus dem RACOON-Netzwerk ( https://racoon.network ) - Deutschlands größter Radiologie-Forschungsinitiative mit 38 Universitätskliniken. Sie übernehmen vollständige Verantwortung für End-to-End-ML-Pipelines mit der Freiheit, Lösungen zu prototypisieren, die sich zu wettbewerbsfähigen KI-Lösungen entwickeln können.
Die Stelle ist zunächst auf 12 Monate befristet.
Ihre Aufgaben
End-to-End-ML-Entwicklung
Entwicklung, Training, Validierung und Deployment von Deep-Learning-Modellen für medizinische Bildanalyse (primaer CT- und MRT-basiert)
Vollständige Pipeline-Verantwortung: Von DICOM-Datenaufnahme bis zu containerisiertem Deployment
Rapid Prototyping: Schneller Uebergang vom klinischen Problem zum funktionierenden Prototyp
Performance-Optimierung fuer Genauigkeit, Inferenzgeschwindigkeit und Recheneffizienz
Infrastruktur & Plattformentwicklung
Setup und Wartung von Trainings-Umgebungen: Konfiguration von GPU-Servern, Compute-Ressourcen-Management
Aufbau wiederverwendbarer ML-Infrastruktur: Modulare Pipelines, Data Loader, Training-Frameworks
Deployment-Systeme: Implementierung von Inference Services, APIs und Integration mit PACS-Systemen
Medical Data Engineering
DICOM/FHIR-Datenverarbeitung: Robuste Parser, Konverter und Qualitaetskontrollsysteme
Data Versioning und Lineage: Tracking-Systeme für reproduzierbare Experimente
Privacy-Preserving Workflows: Datenverarbeitung konform mit DSGVO und deutschem Gesundheitsdatenschutzrecht (GDNG)
Multi-institutionelle Datenintegration von RACOON's 38 Partnerinstitutionen
Forschungsbeitrag
Publikation in Top-Venues für medizinische KI (RSNA, ECR, MICCAI, Medical Image Analysis)
Beitrag zu kollaborativen Forschungsprojekten (RACOON, COMPARE, ENRICH)
Möglichkeit zur Promotion nach individueller Absprache
...ist Ihr Profil gefragt
Ausbildung & Technischer Hintergrund
Master-Abschluss in (Medizin-)Informatik, Physik, Mathematik, Data Science oder vergleichbar
Fundierte Machine-Learning-Kenntnisse: Nachweisbare Erfahrung im Training neuronaler Netze
Experten-Level Python-Programmierung: PyTorch oder TensorFlow, NumPy, scikit-learn, pandas
Hands-On-Fähigkeiten
Deep-Learning-Erfahrung: Sie haben CNNs, Vision Transformer oder andere Architekturen von Grund auf trainiert
Linux-Expertise: Sicher mit Shell-Scripting, SSH, Dateisystemen, Prozess-Management
Versionskontrolle & Kollaboration: Git-Workflows, Code-Review-Praktiken, CI/CD-Grundlagen
Arbeitsweise
Selbstständig: Sie identifizieren Probleme, schlagen Loesungen vor und setzen um
Pragmatisch: Sie balancieren Forschungsqualitaet mit dem Shipping funktionierender Systeme
Sehr gute Deutschkenntnisse sowie gute Englischkenntnisse
Aufgrund gesetzlicher Bestimmungen ist ein gültiger Nachweis der Masernimmunität / Masernschutzimpfung notwendig.
...wird Ihnen viel geboten
Tarifvertrag TV-UKF
30 Tage Urlaub, 38,5 Stunden / Woche, Jahressonderzahlung, betriebliche Altersvorsorge
Kostenloses Landesticket Hessen
Uniklinik-Campus, Mensa, Cafés
Work-Life-Balance, Teilzeitmöglichkeiten
Gesundheitsförderung
Corporate Benefits: Rabatte & Vergünstigungen bei beliebten Marken für unsere Mitarbeitenden
Kitaplätze, Ferienbetreuung (Infos beim Familienservice )
Einblicke: Instagram , YouTube , LinkedIn
FAQ´s für neue Beschäftigte
Werden Sie jetzt Teil unseres Teams!
Kontakt: Dr. Andreas Bucher
Mail: bucher@med.uni-frankfurt.de
Bewerbungsfrist: 17.06.2026
Geforderte Unterlagen:
Lebenslauf
A nschreiben inklusive Motivation und, sofern zutreffend, relevanter Vorerfahrung
Arbeitszeugnisse und Zertifikate von Abschlüssen und ggf. vorhandenen Zusatzqualifikationen
Wir richten uns mit dieser Ausschreibung an Bewerbende jeden Geschlechts. Frauen sind in diesen Positionen am Universitätsklinikum Frankfurt unterrepräsentiert. Daher sind Bewerbungen von Frauen besonders willkommen. Schwerbehinderte Bewerbende werden bei gleicher persönlicher und fachlicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.
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UNIVERSITÄTSMEDIZIN FRANKFURT | RECRUITING TEAM | THEODOR-STERN-KAI 7 | 60590 FRANKFURT AM MAIN
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Rückfragen können Sie gerne an bewerbung@unimedizin-ffm.de richten.
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