Senior Machine Learning Engineer - Medizinische KI-Entwicklung
...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
- 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
- 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
- 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
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
- 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
- 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.
- TarifvertragTV-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
Kontakt: Dr. Andreas Bucher
Mail:bucher@med.uni-frankfurt.de
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Bewerbungsfrist: 17.06.2026**
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**Geforderte Unterlagen:
- Lebenslauf
- Anschreiben inklusive Motivation und, sofern zutreffend, relevanter Vorerfahrung
- Arbeitszeugnisse und Zertifikate von Abschlüssen und ggf. vorhandenen Zusatzqualifikationen
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