Wissenschaftlicher Mitarbeiter/Wissenschaftliche Mitarbeiterin (m/w/d) Else Kröner Fresenius-Zentrum

Wissenschaftlicher Mitarbeiter/Wissenschaftliche Mitarbeiterin (m/w/d) Else Kröner Fresenius-Zentrum

Bewerbungsfrist: 11.10.2026

Befristung: 24 Monate

Arbeitszeit: Voll- und Teilzeit

Stellenanzeigen ID: 2139

Das Universitätsklinikum Carl Gustav Carus und die Medizinische Fakultät bilden gemeinsam die Dresdner Hochschulmedizin. Sie ist zur Exzellenz in der Hochleistungsmedizin, der medizinischen Forschung und Lehre sowie der Gesundheitsdienstleistung für Patient*innen der gesamten Region verpflichtet.

Gemeinsam für die Spitzenmedizin von morgen – werden Sie Teil der Hochschulmedizin Dresden.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter/ Wissenschaftliche Mitarbeiterin (m/w/d)

am Else Kröner Fresenius Zentrum für Digitale Gesundheit

Die Stelle ist zum 01.11.2026 in Voll- oder Teilzeitbeschäftigung für 24 Monate befristet zu besetzen, mit der Option auf Verlängerung und längerfristige Zusammenarbeit. Die Vergütung erfolgt nach den Eingruppierungsvorschriften des Tarifvertrages für den öffentlichen Dienst (TV-L) und ist bei Vorliegen der persönlichen Voraussetzungen in die Entgeltgruppe E13 möglich.

Die Stelle ist im Rahmen des Forschungsprojekts “MedSecureAI – Zertifizierbare Chip-Plattform für sichere KI-Akzelerator-Integration in der bildbasierten medizinischen Detektion” zu besetzen. Das Projekt ist Teil des Zukunftsclusters SEMECO und verbindet Forschung aus medizinischer KI, digitaler Pathologie, Edge Computing und vertrauenswürdigen Hardwareplattformen.

Ziel des Projekts ist die Entwicklung und Validierung einer modularen, sicheren und ressourceneffizienten Plattform für KI-gestützte medizinische Bildanalyse. Im medizinischen Anwendungsszenario werden KI-Modelle für die digitale Pathologie entwickelt, zunächst auf leistungsfähiger GPU-Infrastruktur trainiert und anschließend für die lokale Ausführung am Mikroskop auf ressourcenbeschränkter Edge-Hardware optimiert. Ein Demonstrator soll die direkte, erklärbare Analyse histologischer Bilddaten am Mikroskop ermöglichen.

Die Position wird in einem interdisziplinären und internationalen Forschungsumfeld in der Forschungsgruppe von Marco Gustav, PhD am Else Kröner Fresenius Zentrum für Digitale Gesundheit der TU Dresden angesiedelt sein und eng mit akademischen Einrichtungen und Praxispartnern zusammenarbeiten. Die Gruppe entwickelt praxisnahe KI-Lösungen für konkrete Herausforderungen aus der klinischen Versorgung. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf effizienten, lokal einsetzbaren KI-Verfahren für die Pathologie und deren klinisch relevanter Anwendung.

Ihre Aufgaben:

Identifikation, Auswahl und Aufbereitung geeigneter histologischer Bilddatensätze für die Entwicklung und Validierung von KI-Modellen

Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Deep-Learning-Modellen für histologische Bilddaten mit PyTorch

Konzeption und Implementierung effizienter Daten- und Trainingspipelines, einschließlich Datenladen, Vorverarbeitung und Training

Optimierung und Portierung der entwickelten Modelle auf die Zielhardware, insbesondere hinsichtlich Rechen- und Speichereffizienz sowie Inferenzgeschwindigkeit unter Berücksichtigung von Edge-AI-Ansätzen, in Zusammenarbeit mit den technischen Projektpartnern

Entwicklung und Validierung eines Demonstrators zur lokalen KI-gestützten Analyse histologischer Bilddaten am Mikroskop

Wissenschaftliche Auswertung, Dokumentation und Publikation der Forschungsergebnisse in Fachzeitschriften sowie Präsentation auf wissenschaftlichen Konferenzen

Ihr Profil:

Abgeschlosse