3 Datenverarbeitung Jobs in Oberösterreich
Organisationseinheit:
- Design und Entwicklung von Schnittstellen zur Automatisierung des Datenaustauschs, Integration von wissenschaftlichen Modellen und Herstellung der Interoperabilität mit klinischen IT-Systemen
- Implementierung und Optimierung von End-to-End-Datenpipelines für das Einlesen, Verarbeiten und Transformieren großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten
- Optimierung der Datenspeicherung und -abfrage im Hinblick auf Leistung und Skalierbarkeit
- Aufbau einer MLOps-Infrastruktur für Deployment, Monitoring und Versionierung von Machine-Learning-Modellen
- Beratung und Unterstützung von Forschungsprojekten aus Data-Engineering-Perspektive, einschließlich der Datenverarbeitung in statistischen und Machine-Learning-Ansätzen, der Vorverarbeitung von medizinischen Datenmodalitäten und effektiver Merkmalsextraktion in großen Datensätzen
- Bewährte Verfahren der Softwareentwicklung vermitteln und deren Umsetzung begleiten; Mitarbeit in der Lehre
- Technische Beratung und Weiterentwicklung der Teammitglieder
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Aufgaben, die mich erwarten
- aktives Mitwirken bei der Entwicklung und Optimierung unserer Warenbedarfsplanung
- Unterstützen bei quantitativen sowie qualitativen Analysen unserer Produkte und Warengruppen
- Ermitteln, Validieren und Optimieren von Prognoseparametern unter Berücksichtigung der Bedarfseinflussfaktoren
- selbstständiges Ausarbeiten und Simulieren von Szenarien zur Verbesserung unserer Beschaffungsstrategie
- enges Zusammenarbeiten und kontinuierliches Abstimmen von Ergebnissen mit internen Abteilungen
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Organisationseinheit:
- Aufbau eines eigenständigen Forschungsprofils
- Konzeption und Implementierung von Retrieval-Pipelines, die ihre Ausgaben in überprüfbare klinische und wissenschaftliche Informationen begründen
- Design und Umsetzung modularer, protokollbasierter Agenten-Workflows für reale klinische und wissenschaftliche Anwendungsszenarien basierend auf Best Practices des Context Engineerings (working memory assembly, context compression, semantic grounding, and procedural scaffolding)
- Implementierung von Schnittstellen um agentenbasierte Arbeitsabläufe mit klinischen Systemen und der Forschungsinfrastruktur zu verknüpfen
- Mitarbeit in und Weiterentwicklung einer robusten Software-Engineering- und DevOps-Umgebung: klare Schnittstellen, Versionierung, CI/CD-Pipelines, Containerisierung und automatisierte Tests
- Beratung laufender Forschungsprojekte zu agentischem AI-Design, Context-Engineering-Strategien und der Integration LLM-basierter Workflows in bestehende Prozesse
- Beteiligung an infrastrukturellen und organisatorischen Aufgaben
- Pflegen von Forschungsnetzwerken innerhalb und außerhalb der JKU
- Einwerbung von Drittmitteln und Leitung eigenständiger Forschungsprojekte
- Betreuung von Bachelor-, Master- sowie Doktorats- und PhD-Student*innen
- Mitarbeit in der Lehre
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