Doktorandin / Doktorand (d/w/m) Physiologische Signalverarbeitung für medizinische Entscheidungsunterstützungssysteme

Doktorandin / Doktorand (d/w/m) Physiologische Signalverarbeitung für medizinische Entscheidungsunterstützungssysteme

Fachgebiet

Digital Health, Medizinische Informatik

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Arbeitszeit

Teilzeit

Eintrittsdatum

01.11.2026

Dauer der Anstellung

Befristet

Bewerbungsfrist

15.09.2026

Einsatzort DHZC

Campus Charité Mitte

Kennziffer

8179

Entgeltgruppe

E13

Arbeiten an der Charité

Das Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM), welches im November 2025 an der Charité gegründet wurde, vernetzt Informatik systematisch mit Medizin und Grundlagenwissenschaften. Das Spektrum reicht von der Grundlagenforschung zu Künstlicher Intelligenz über die Entwicklung klinischer Anwendungen bis zur systematischen Prüfung im Versorgungsalltag. Fokus ist die anwendungsorientierte Forschung und Entwicklung. Durch die enge Zusammenarbeit mit dem Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD) werden neue KI‑Methoden entwickelt, die das IKIM für medizinische Fragestellungen anpasst und anschließend in die klinische Praxis bringt.

Die Stelle im Überblick

Für das Projekt HumAMI suchen wir eine hochmotivierte Doktorandin bzw. einen hochmotivierten Doktoranden mit einem starken quantitativen und methodisch-technischen Hintergrund. Die Stelle richtet sich besonders an Kandidatinnen und Kandidaten, die an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz, Biosignalen und klinischer Forschung arbeiten und technische Methoden in robuste, klinisch relevante Anwendungen überführen möchten.

Ihr Aufgabengebiet:

Bearbeitung eines Promotionsvorhabens an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz, Signalverarbeitung und klinischer Forschung

Entwicklung und Evaluation KI-basierter Methoden für das multimodale physiologische Monitoring und die klinische Entscheidungsunterstützung

Verarbeitung, Synchronisierung, Qualitätsbewertung und Analyse multimodaler physiologischer Daten

Einsatz von Technologien wie Remote-Photoplethysmographie (rPPG), radarbasierter Sensorik sowie weiterer physiologischer und kontextbezogener Sensoren

Methodischer Fokus auf Signalverarbeitung und maschinelles Lernen

Mitwirkung an KI-gestützten klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen auf Basis von Retrieval-Augmented Generation (RAG) und agentenbasierten Ansätzen

Arbeit in einem interdisziplinären Team aus Informatikerinnen, Data Scientists sowie Klinikerinnen und Klinikern

Kooperation mit akademischen, klinischen und industriellen Partnern innerhalb des HumAMI-Konsortiums

Sie werden als Wissenschaftliche Mitarbeiterin bzw. Wissenschaftlicher Mitarbeiter beschäftigt: Nach §110 (4), Satz 3 sieht das BerlHG für wissenschaftliche Mitarbeitende eine angemessene Zeit innerhalb der Arbeitszeit für die eigene wissenschaftliche Weiterqualifikation vor.

Danach suchen wir

Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder Diplom) in Informatik, Data Science, Künstlicher Intelligenz, Biomedizintechnik, Medizinischer Informatik, Angewandter Mathematik, Physik oder einer verwandten quantitativ ausgerichteten Fachrichtung

Sehr gute Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python, sowie Erfahrung mit Scientific Computing und gängigen Bibliotheken für Datenanalyse und maschinelles Lernen

Fundierte Kenntnisse in Machine Learning, statistischer Datenanalyse und quantitativen Forschungsmethoden

Erfahrung im Umgang mit Zeitreihendaten, Signalverarbeitung und/oder der Analyse biologischer Signale

Erfahrungen mit physiologischen Signalen wie EKG, PPG/rPPG, Blutdruckdat