Senior Machine Learning Engineer - Medizinische KI-Entwicklung - Arbeitsgruppe Machine Learning
Universitätsklinikum Frankfurt
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Details
- Unternehmen
- Universitätsklinikum Frankfurt
- Standort
- Frankfurt am Main
- Bereich
- Kliniken & Krankenhäuser
- Vertragsart
- Vollzeit oder Teilzeit
- Unternehmensgröße
- Sehr große Unternehmen (>1.000 MA)
- Aktualisiert
- 16. Juni 2026
Geschätztes Gehalt
5.103 – 9.182 EUR
TV-Ärzte/VKA I-II · brutto/Monat
Schätzung basierend auf Healthcare-Tariftabellen (TV-Ärzte, TVoeD-P, AVR). Das tatsächliche Gehalt hängt von Stufe, Berufserfahrung und Träger ab.
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Stellenbeschreibung
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Firma: Universitätsmedizin Frankfurt
COMPANY-ID: 5823543
JobPosting-Url:
Karrierestufe
Management
Beschäftigungsverhältnis
Vollzeit
Tätigkeitsbereich
Ingenieurwesen und IT
Branchen
Krankenhäuser und Gesundheitseinrichtungen
------------------------------------------------------- Genau hier 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 ( ) - 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 RACOONs 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
Genau hier 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 Lösungen vor und setzen um
Pragmatisch: Sie balancieren Forschungsqualität mit dem Shipping funktionierender Systeme
Sehr gute Deutschkenntnisse sowie gute Englischkenntnisse
Aufgrund gesetzlicher Bestimmungen ist ein gültiger Nachweis der Masernimmunität / Masernschutzimpfung notwendig.
Genau hier wird Ihnen viel geboten
Tarifvertrag TV-UKF
30 Tage Urlaub, 38,5 Stunden / Woche, Jahressonderzahlung, betriebliche Altersvorsorge
Kostenloses Landesticket Hessen
Mobiles Arbeiten
Uniklinik-Campus, Mensa, Cafés
Work-Life-Balance, Teilzeitmöglichkeiten
Auszug aus der Stellenausschreibung des Arbeitgebers. Die Bewerbung erfolgt über "Jetzt bewerben".
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