Organisationseinheit:
- Mitarbeit an der Entwicklung und Umsetzung von Machine-Learning- und Data Science-Projekten in der Arbeitsgruppe sowie ggf. in interdisziplinären Teams und in interdisziplinären klinischen Forschungsprojekten an der Universitätsklinik für Anästhesiologie und operative Intensivmedizin
- Weiterentwicklung von Pipelines für Automatisierung, Datenvalidierung und Datenbereitstellung mit innovativen, experimentellen Ansätzen
- Arbeit mit Datenbanken aus dem Data Warehouse im Krankenhausumfeld, z. B. i.s.h.med (SAP), Centricity High Acuity
- Aufbereitung klinischer Daten für Data-Science- und Machine-Learning-Projekte, z. B. Annotation, Visualisierung, Sparse Data Handling, Aggregierung, Augmentierung
- Statistische Auswertung und Interpretation, Ergebnisvisualisierung und nachvollziehbare Dokumentation
- Arbeiten in einer Linux-/Ubuntu-basierten Entwicklungsumgebung sowie Nutzung von HPC-Ressourcen für datenintensive Analysen und Modellierungsprozesse
- (Eigenständige) Bearbeitung einzelner Teilprojekte als Teammitglied im Rahmen etablierter wissenschaftlicher Projekte je nach Erfahrung und Fachkenntnis
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Wir verstärken unser Team und suchen
- …sind Sie für die Entwicklung von Softwarelösungen für unsere innovativen mechatronischen Maschinen
verantwortlich. - …arbeiten Sie proaktiv mit interdisziplinären Teams zusammen.
- …bringen Sie neue Technologien auf das Feld und tragen zur Digitalisierung unserer Produkte bei.
- …implementieren und optimieren Sie die Software kontinuierlich.
- …führen Sie Softwaretests direkt an WINTERSTEIGER Maschinen durch.
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Organisationseinheit:
- Eigenständige Forschungstätigkeiten im KFI MAI
- Aufbau und Leitung einer Nachwuchsforschungsgruppe (mit zwei PhD-/PraeDoc-Stellen)
- Mitwirkung an Forschungsarbeiten des KFI Medical Artificial Intelligence
- Mitwirkung in der Lehre
- Betreuung von Bachelor- und Masterarbeiten
- Mitwirkung in der akademischen Selbstverwaltung
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Organisationseinheit:
- Mitgestaltung eines neu entstehenden neurologischen Datenhubs zur Verknüpfung von Daten gesammelt im Rahmen der routine Krankenversorgung (klinische Daten, Bildgebung und multimodalem Neuromonitoring)
- Entwicklung automatisierter Datenpipelines für integrierte klinische, Monitoring- und Bildgebungsdaten
- Mitarbeit an innovativen Forschungsprojekten im Bereich künstliche Intelligenz, digitale Medizin und Neurointensivmedizin
- Umsetzung von Konzepten für Datenqualität, Anonymisierung, Auffindbarkeit und Datenaustausch
- Dokumentation und Standardisierung von Software-, Geräte- und Datenintegrationsprozessen zur Schaffung einer nachhaltigen und übertragbaren Infrastruktur
- Aufbau und Weiterentwicklung von Forschungsdatenbanken für neurologische und neurointensivmedizinische Projekte
- Evaluation, Testung und Weiterentwicklung von Softwarelösungen für multimodales Neuromonitoring (z. B. PERSYST, Moberg Analytics)
- Entwicklung und Weiterentwicklung von Dashboards zur Echtzeitvisualisierung multimodaler Monitoringdaten am Patientenbett zur Unterstützung klinischer Entscheidungsprozesse
- Aufbau eines eigenständigen Forschungsprofils im Bereich Datenwissenschaften
- Eigenverantwortliche Betreuung von Forschungsprojekten im Team, einschließlich Planung, methodischer Umsetzung, Dokumentation, Analyse und Interpretation wissenschaftlicher Fragestellungen
- Erschließung neuer interdisziplinärer Forschungsfelder in Kollaborationsprojekten mit nationalen und internationalen Partner*innen
- Zusammenstellung, Analyse, Interpretation und Publikation wissenschaftlicher Daten in internationalen Fachzeitschriften sowie Präsentation der Ergebnisse auf wissenschaftlichen Konferenzen
- Einwerbung von Drittmitteln sowie Entwicklung und Leitung eigenständiger Forschungsprojekte
- Pflege und Ausbau wissenschaftlicher Netzwerke innerhalb und außerhalb der Johannes Kepler Universität
- Ansprechperson für Studierende im Bereich Datenwissenschaften
- Betreuung von Bachelor-, Master- sowie Doktorats- und PhD-Student*innen
- Mitarbeit in der Lehre
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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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Organisationseinheit:
- Eigenständige Forschungsarbeit und im Team an Fragestellungen des Instituts und daraus abgeleitete Publikationstätigkeit in hochrangigen Fachzeitschriften
- Präsentation von Forschungsergebnissen auf internationalen Fachtagungen
- Abhaltung von zwei Lehrveranstaltungen pro Semester und Bereitschaft zur Mitbetreuung von Master- und Bachelorarbeiten
- Mitwirkung an administrativen Tätigkeiten des Instituts
- Mitarbeit bei der Antragstellung und Durchführung von Forschungsprojekten des Instituts
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Vollzeit | Teilzeit | befristet
Organisationseinheit:
- Tragen Sie zur Forschung und Lehre des Instituts im Bereich des Robot Learnings bei
- Sie leiten die Entwicklung und das Design der Roboterhardware und setzen dabei modernste Methoden aus dem 3D-Druck und der Fertigung ein
- Veröffentlichen und präsentieren Sie unsere wissenschaftlichen Ergebnisse auf weltweit "top-tier" Konferenzen und Zeitschriften der Robotik und des Machine Learnings, wie CoRL, ICRA, R:SS, NeurIPS, ICLR, ICML, TRO, TRL, IJRR und Science Robotics
- Sie bauen den vollständigen Software-Stack rund um den Roboter auf, einschließlich Sensorintegration, Aktionsschnittstellen und der Anbindung an Lernpipelines
- Entwickeln und wenden Sie Machine Learning Methoden an, mit besonderem Fokus auf Reinforcement Learning, auf unserer neu entwickelten Hardware
- Betreuen Sie Studierende und entwickeln Sie Ihre Fähigkeiten als Mentor: Sie lernen, andere zu führen, zu inspirieren und ihr volles Potenzial zu entfalten begleitet und unterstützt vom PI
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Vollzeit | Teilzeit | befristet
Organisationseinheit:
- Tragen Sie zur Forschung und Lehre des Instituts im Bereich des Robot Learnings bei
- Ihre Forschung wird sich mit einigen der spannendsten offenen Fragen im Bereich des Robot Learning befassen, darunter unter anderem: Continual Learning & Lifelong Adaptation, Sim-to-Real Transfer, Foundation Models für Embodied Intelligence, Soft Robotics, Reinforcement Learning Algorithmen, Whole-Body Control & Loco-Manipulation sowie Tactile Sensing & Contact-Rich Manipulation
- Ihre Arbeit wird Simulation und reale Welt verbinden: Methoden werden zunächst in der Simulation entwickelt und getestet, bevor sie auf physischen Robotern eingesetzt werden: sowohl auf kommerziellen Plattformen als auch auf am Institut entwickelter Hardware
- Sie erhalten zudem die Möglichkeit, mithilfe modernster Methoden aus 3D-Druck und Fertigung an der Entwicklung der nächsten Generation von Roboter-Hardware mitzuwirken
- Veröffentlichen und präsentieren Sie unsere wissenschaftlichen Ergebnisse auf den weltweit "top-tier" Konferenzen und Journalen der Robotik und des Machine Learnings, wie CoRL, ICRA, R:SS, NeurIPS, ICLR, ICML, TRO, TRL, IJRR und Science Robotics
- Betreuen Sie Studierende und entwickeln Sie Ihre Fähigkeiten als Mentor*in weiter
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Vollzeit | Teilzeit | befristet
Organisationseinheit:
- Tragen Sie zur Forschung und Lehre des Instituts im Bereich des Robot Learnings bei
- Ihre Forschung wird sich mit einigen der spannendsten offenen Fragen im Bereich des Robot Learning befassen, darunter unter anderem: Continual Learning & Lifelong Adaptation, Sim-to-Real Transfer, Foundation Models für Embodied Intelligence, Soft Robotics, Reinforcement Learning Algorithmen, Whole-Body Control & Loco-Manipulation sowie Tactile Sensing & Contact-Rich Manipulation
- Ihre Arbeit wird Simulation und reale Welt verbinden: Methoden werden zunächst in der Simulation entwickelt und getestet, bevor sie auf physischen Robotern eingesetzt werden: sowohl auf kommerziellen Plattformen als auch auf am Institut entwickelter Hardware
- Veröffentlichen und präsentieren Sie unsere wissenschaftlichen Ergebnisse auf den weltweit "top-tier" Konferenzen und Journalen der Robotik und des Machine Learnings, wie CoRL, ICRA, R:SS, NeurIPS, ICLR, ICML, TRO, TRL, IJRR und Science Robotics
- Betreuen Sie Studierende und entwickeln Sie Ihre Fähigkeiten als Mentor*in: Lernen Sie, andere zu führen, zu inspirieren und ihr volles Potenzial zu entfalten, begleitet und unterstützt vom PI
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Ihre Aufgaben
Systemverantwortung: Sie übernehmen den verantwortungsvollen Betrieb eines hochmodernen Satellitenpositionierungssystems. Technologie-Management: Sie agieren federführend in der Kooperation mit Herstellern von Vermessungsinstrumenten (z. B. Trimble) und Geodäsie-Software (z. B. rmData) und übernehmen die klassische Betreuung, Wartung sowie Konfiguration des Equipments. Inhouse-Consulting: Sie beraten und unterstützen die internen Geschäftsbereiche strategisch und fachlich in allen Vermessungsangelegenheiten. Projektabwicklung: Sie planen, koordinieren und realisieren eigenständig Vermessungsprojekte (mittels Tachymeter, satellitengestützter Verfahren, Laserscanner und Nivellierinstrument). Datenverarbeitung: Sie übernehmen die Auswertung und Berechnung der Vermessungsdaten sowie deren präzise Ausarbeitung im CAD. Qualitätssicherung: Konvertierung und anspruchsvolle Qualitätsprüfung von NIS-, GIS- und CAD-Daten gehören ebenso zu Ihrem Alltag wie die Pflege von internen und externen Netzwerken.
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Staff Scientist - Embedded AI (all genders)
- Developing AI/ML models to analyze data and solve real-world problems, such as in computer vision or signal processing.
- Designing experiments to rigorously compare your methods with relevant baselines.
- Acquiring, managing, and executing research projects with industrial and academic partners, in close collaboration with team members.
- Publishing results in peer-reviewed international conferences and scientific journals.
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