Doktorand:in / Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (all genders) in AI für biomedizinische Datenanalyse

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Firma: Universitätsklinikum Hamburg Eppendorf

UNTERNEHMENS-ID: 791023

Stellenausschreibungs-URL:

Karrierestufe

Keine Angabe

Beschäftigungsverhältnis

Vollzeit

Tätigkeitsbereich

Sonstiges

Branchen

Krankenhäuser und Gesundheitseinrichtungen

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Das macht die Position aus

Werde ein Teil des Instituts für Medizinische Systembioinformatik ( und des bAIome Center for Biomedical AI ( um unser dynamisches, internationales und interdisziplinäres Team zu verstärken, das an der Spitze der KI-gestützten biomedizinischen Forschung arbeitet. Deine Arbeit trägt direkt dazu bei, unser Verständnis, die Vorhersage und die Behandlung von Krankheiten zu verbessern.

Zu deinen Hauptaufgaben gehört die Analyse komplexer biomedizinischer Daten mithilfe modernster KI-Methoden und agentischer Systeme sowie die Entwicklung neuartiger Machine- und Deep-Learning-Algorithmen. Deine Arbeit reicht dabei von methodischer Innovation bis hin zur Anwendung in realen klinischen Kontexten. Du arbeitest mit multimodalen biomedizinischen Datensätzen (Omics-, Bild-, Spatial- sowie Patient:innendaten) und nutzt moderne KI-Technologien wie Graph Neural Networks, Transformer-Architekturen, Diffusionsmodelle, Foundation Models für Biologie und Medizin sowie agentische KI-Workflows wie autonome Analyse-Agenten. In enger Zusammenarbeit mit klinischen Partnern bringst du deine Forschung in praktische und klinisch relevante Anwendungen ein und trägst so zur Weiterentwicklung der Präzisions- und personalisierten Medizin bei.

Die Position ist zunächst im Rahmen eines Drittmittelprojekts auf drei Jahre befristet und mit 80-100 % der regulären wöchentlichen Arbeitszeit zu besetzen.

Darauf freuen wir uns

Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master) in Informatik, Bioinformatik, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet

Gutes Verständnis moderner Machine- und Deep-Learning-Methoden sowie Erfahrung mit Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow/Keras und scikit-learn

Erfahrung mit agentischen KI-Systemen, automatisierten Workflows oder LLM-basierten Entwicklungsumgebungen (z. B. OpenAI Codex, Claude Code oder vergleichbar) ist von Vorteil

Beherrschung von Python, Linux und HPC-Umgebungen

Erfahrung im Umgang mit multimodalen biomedizinischen Datensätzen (Omics-, Bild- und klinische Daten) ist von Vorteil

Gute Kommunikationsfähigkeit sowie die Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit Machine-Learning-Forschenden, Biolog:innen, Kliniker:innen und weiteren Fachdisziplinen

Kenntnisse in Biologie und Medizin sind von Vorteil

Nachgewiesene Fähigkeit zu eigenständiger und kreativer Forschung (z. B. durch Projekte, Publikationen oder Open-Source-Beiträge)

Hohe Motivation, Teamfähigkeit und Begeisterung für interdisziplinäre Forschung an der Schnittstelle von KI, Biologie und Medizin

Sehr gute Englischkenntnisse in einem internationalen und vielfältigen Arbeitsumfeld

Immunitätsstatus

Eine Einstellung ist nur möglich, wenn nach den jeweils geltenden (gesetzlichen und medizinischen) Vorgaben gegen das Masernvirus ein vollständiger Immunisierungs- bzw. Immunitätsnachweis vorliegt. Dies ist vor Beschäftigungsbeginn durch entsprechende Unterlagen (z. B. Impfausweis) nachzuweisen.

Das bieten wir

Arbeit an modernsten KI-Methoden mit direkter klinischer Relevanz

Zugang zu umfangreichen multimodalen biomedizinischen Datensätzen und moderner GPU-Infrastruktur

Enge Zusammenarbeit mit Kliniker:innen, Biolog:innen und KI-Forschenden in einem hoch interdisziplinären Umfeld