Machine Learning Engineer (Medical Imaging AI)

Über die Position

Sie entwickeln produktionsreife KI‑Modelle für die medizinische Bildgebung und sorgen dafür, dass diese in klinischen Radiologie‑Workflows ankommen. Das BMBF‑geförderte Projekt OMI bildet den Kern Ihrer Tätigkeit.

Hauptaufgaben

• Entwicklung, Training, Validierung und Deployment von Deep‑Learning‑Modellen für CT‑ und MRT‑Bilder.
• Aufbau und Betrieb von End‑to‑End‑ML‑Pipelines inklusive DICOM‑Datenaufnahme, Container‑Deployment und Monitoring.
• Rapid Prototyping von Lösungen für klinische Fragestellungen und Performance‑Optimierung.
• Einrichtung von Trainingsumgebungen, GPU‑Server‑Konfiguration und MLOps‑Tooling.

Anforderungsprofil

• Abgeschlossenes Studium (B.Sc. oder M.Sc.) in Informatik, Medizin‑Informatik, Physik, Mathematik oder einem verwandten Fach.
• Solide Kenntnisse im Machine Learning und Erfahrung im Training neuronaler Netze (CNN, Vision‑Transformer, Foundation Models).
• Sichere Python‑Programmierung (PyTorch oder TensorFlow) und Umgang mit gängigen Bibliotheken (NumPy, scikit‑learn, pandas).
• Grundkenntnisse in Linux, Git‑Workflows und Container‑Technologien (Docker, Kubernetes) sowie MLOps‑Tools (MLflow, DVC, Kubeflow).

Erforderliche Kenntnisse

• Erfahrung mit medizinischer Bildverarbeitung (DICOM, FHIR) und 3‑D‑Volumen‑Analyse.
• Kenntnisse zu regulatorischen Rahmenbedingungen (EU AI Act, MDR) und Datenschutz (DSGVO, GDNG).
• Vertrautheit mit Frameworks wie MONAI oder Hugging Face sowie mit Prompt‑basierten Segmentierungsmodellen (z. B. SAM/MedSAM).

Was wir bieten

• Tarifvertrag TV‑UKF, 30 Tage Urlaub, 38,5 Stunden‑Woche, Jahressonderzahlung und betriebliche Altersvorsorge.
• Kostenloses Landesticket Hessen, Gesundheitsförderung und Corporate Benefits.
• Echte Ownership: Ihre Modelle kommen in klinische Workflows, nicht in die Schublade.
• Mentoring, strukturierte Einarbeitung und Zugang zu modernster Forschung.