An der Universität Bremen im Fachbereich Informatik und Mathematik ist in der Arbeitsgruppe Digitale Medizin (Prof. Horst Hahn) in enger Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer MEVIS zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Stelle als
Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (w/m/d)
„Artificial Intelligence in Medicine“
Entgeltgruppe 13 TV-L
in Teilzeit (19,6 Std.) befristet für die Dauer von 36 Monaten zu besetzen.
Die Befristung erfolgt nach § 2 Abs. 1 WissZeitVG (Wissenschaftszeitvertragsgesetz). Demnach können nur Bewerberinnen und Bewerber berücksichtigt werden, die noch in dem entsprechenden Umfang über Qualifizierungszeiten nach § 2 Abs. 1 WissZeitVG verfügen.
Berufsgruppe
Wissenschaft und Forschung
Eingruppierung
EG 13 TV-L
Besetzbar
zum nächstmöglichen Zeitpunkt
Bereich
Die universitäre Arbeitsgruppe Digitale Medizin bietet eine Stelle auf dem wachsenden Gebiet der prädiktiven Modellbildung und Anomalie-Detektion an. Ein Kernproblem dabei besteht in einem Mangel an ausreichend diversen Daten der verschiedenen relevanten Erkrankungsmuster. Jedoch existieren insbesondere aus Vorsorge-Untersuchungen oftmals große Datenmengen aus der gesunden Population. Die Anomalie-Detektion und unüberwachtes Lernen bieten die Möglichkeit, diese Daten zu nutzen, um Unregelmäßigkeiten sowie deren klinische Bedeutung robust zu charakterisieren. Die Möglichkeit zur Promotion ist gegeben.
Aufgabengebiet
Die Stelle bietet die Möglichkeit, eigene Ansätze und Forschungsinhalte zu verfolgen. Im Vordergrund stehen die folgenden Anwendungsfelder:
Die Forschungsthemen sollen kritisch anhand ihres erwarteten Beitrags für die Verbesserung der Gesundheitsversorgung ausgesucht und priorisiert werden. Dabei sollen Hindernisse des klinischen Alltags abgebaut und neue Diagnosemöglichkeiten entwickelt werden. Der/Die Forscher:in wird bei der Einwerbung von Drittmitteln unterstützt und kann so zum Aufbau der Gruppe beitragen.
Die Stelle beinhaltet eine Lehrverpflichtung von 2 SWS. Studierende sollen durch innovative Lehrkonzepte auf die kommenden Herausforderungen der digitalen Medizin vorbereitet und entsprechend des Forschenden Lernens mittels Seminar- und Abschlussarbeiten in die aktuelle Forschung eingebunden werden.
Die Arbeitsgruppe ist der universitäre Arm des Fraunhofer MEVIS und befindet sich derzeit im Aufbau. Eine enge Zusammenarbeit ist gewünscht.
Aufgabenschwerpunkte
Voraussetzungen
Kennzeichen
A311-24
Bewerbungsfrist
01.12.2024
Befristet
3 Jahre
Allgemeine Hinweise
Offen für unkonventionelle Ansätze in Forschung und Lehre hat die Universität Bremen sich seit ihrer Gründung vor 50 Jahren ihren Charakter als Ort der kurzen Wege für Menschen und Ideen bewahrt. Mit einem breiten Fächerspektrum verbinden wir außergewöhnliche Leistungsstärke und großes Innovationspotenzial. Als ambitionierte Forschungsuniversität stehen wir für den Ansatz des Forschenden Lernens und eine ausgeprägte Orientierung an Interdisziplinarität. Wissenschaftliche Kooperationen weltweit gestalten wir aktiv und partnerschaftlich.
Heute lernen, lehren, forschen und arbeiten rund 23.000 Menschen auf unserem internationalen Campus. In Forschung und Lehre, Verwaltung und Betrieb bekennen wir uns nachdrücklich zu den Zielen der Nachhaltigkeit, Klimagerechtigkeit und Klimaneutralität. Unser Bremer Spirit drückt sich aus im Mut, Neues zu wagen, in einem unterstützenden Miteinander, in Respekt und Wertschätzung füreinander. Mit unserem Studien- und Forschungsprofil und als Teil des europäischen YUFE-Netzwerks übernehmen wir gesellschaftliche Verantwortung in der Region, in Europa und der Welt.
Die Universität Bremen ist familienfreundlich, vielfältig und versteht sich als internationale Hochschule. Wir begrüßen daher alle Bewerber:innen unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion/Weltanschauung, Behinderung, Alter, sexueller Orientierung und Identität.
Da die Universität Bremen beabsichtigt, den Anteil der weiblichen Beschäftigten in der Wissenschaft zu erhöhen, werden Frauen besonders ermutigt, sich zu bewerben.
Schwerbehinderte Menschen werden bei im Wesentlichen gleicher fachlicher und persönlicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.
Bewerbungshinweise
Die Bewerbungsunterlagen sollten ein Motivationsschreiben, einen Lebenslauf, Zeugnisse, den wissenschaftlichen und technischen Hintergrund des Bewerbers / der Bewerberin in Bezug auf die Position sowie ein Referenzschreiben enthalten.
Wir bitten Sie, uns von Ihren Bewerbungsunterlagen nur Kopien (keine Mappen) einzureichen, da wir sie nicht zurücksenden können. Sie werden nach Abschluss des Auswahlverfahrens vernichtet. Etwaige Kosten für das Bewerbungsverfahren können nicht erstattet werden.
Die in die engere Wahl gekommenen Bewerber:innen werden kontaktiert und zu einem Vorstellungsgespräch per Videokonferenz oder persönlich eingeladen.
Ansprechperson
Für Rückfragen wenden Sie sich bitte an Prof. Dr.-Ing. H. Hahn (E-Mail: horst@uni-bremen.de).
Bitte senden Sie Ihre Bewerbung in englischer Sprache unter Angabe der Referenznummer A311-24 bis zum 01.12.2024 in einer PDF-Datei auf dem unverschlüsselten elektronischen Postweg an:
Prof. Dr.-Ing. Horst Hahn
E-Mail: horst@uni-bremen.de
oder postalisch an:
Frauenhofer MEVIS
Prof. Dr.-Ing. Horst Hahn
Max-von-Laue Straße 2
D-28359 Bremen
