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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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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Organisationseinheit:
- Mitarbeit in nationalen und internationalen Forschungs- und Industrieprojekten im Bereich der Digitalisierung kunststofftechnischer Prozesse
- Entwicklung, Aufbau und Inbetriebnahme innovativer Mess-, Sensor- und Datenerfassungssysteme für industrielle Anwendungen in der Kunststofftechnik
- Weiterentwicklung von inline-fähiger Prozessmesstechnik zur Echtzeitüberwachung und Qualitätsbewertung von Kunststoffverarbeitungsprozessen
- Entwicklung datengetriebener Modelle sowie Anwendung von Methoden des Machine Learnings und der Künstlichen Intelligenz zur Prozessanalyse, Prozessüberwachung und Prozessoptimierung
- Durchführung und Auswertung von Versuchen an modernen Forschungs- und Pilotanlagen sowie Analyse umfangreicher Prozessdaten
- Entwicklung digitaler Werkzeuge, Soft Sensoren und Assistenzsysteme für die intelligente Prozessführung
- Durchführung numerischer Simulationen (z. B. CFD) zur Untersuchung und Optimierung von Verarbeitungsprozessen
- Enge Zusammenarbeit mit Industrie- und Forschungspartnern bei der Umsetzung innovativer Lösungen für die Kunststofftechnik
- Präsentation und Veröffentlichung von Forschungsergebnissen auf internationalen Konferenzen und in wissenschaftlichen Fachzeitschriften
- Betreuung von Bachelor- und Masterarbeiten sowie Mitwirkung in der Lehre
- Aktive Mitgestaltung und Weiterentwicklung der experimentellen und digitalen Forschungsinfrastruktur des Instituts
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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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Vollzeit | Teilzeit
Lambach, Wien
01.07.2026
Lambach, Wien
Dein Fahrplan – die Aufgaben im Überblick:
- Architektur & Pipelines: Du konzipierst, baust und optimierst skalierbare Datenarchitekturen sowie ETL/ELT-Pipelines zur Datenintegration – sowohl für klassisches BI als auch für moderne AI-Use-Cases
- ERP & Reporting: Du passt Reports für unser ERP-System an, entwickelst diese kontinuierlich weiter und sorgst für eine hohe Performance und Stabilität.
- Schnittstellen-Management: Du integrierst Daten aus verschiedenen Quellsystemen (z.B. IBM DB2), verbindest unsere Kernsysteme (wie das ERP-System, Telematik- und Logistikplattformen) nahtlos mit unserem Data Warehouse.
- Performance & Stabilität: Du analysierst und behebst Fehler (Debugging), optimierst Datenbankabfragen sowie DWH-Backend-Prozesse (MSSQL/SSIS).
- Data Governance & Security: Du implementierst Standards für Datenqualität, Berechtigungskonzepte und Datensicherheit innerhalb der Plattform.
- Zusammenarbeit: Du arbeitest eng mit unseren Power BI Spezialisten und Fachbereichen zusammen, unterstützt Kolleg:innen bei AI-Infrastrukturfragen und baust unser internes AI-Plattform-Know-how nachhaltig aus, um die Datenbasis für die Logistik von morgen zu schaffen.
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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:
- Administration der Server/HPC-Infrastruktur nach den Vorgaben der Arbeitsgruppenleitungen und des Vorstandes des KFI MAI, das sind u. a.
- Störungsbehebung, User-Support im laufenden Betrieb
- Planung von Anschaffungen für Hardware und Software, Storage und Backups
- Schulungen und Anleitung für nicht-Techniker*innen
- Vernetzung bestehender Server/HPC-Infrastruktur, Schaffung von Interfaces
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Vollzeit
Waidhofen/Ybbs, Eferding oder Wien
29.06.2026
Waidhofen/Ybbs, Eferding oder Wien
Unternehmensbeschreibung
- Du führst das standortübergreifende Team (2 Direct Reports) und förderst die fachliche und persönliche Weiterentwicklung
- Du verantwortest unsere gruppenweite Personalentwicklung – von Trainings über Budget bis zu externen Partner:innen
- Du bringst unser Learning-Setup im LMS (Workday) aufs nächste Level und baust unser E‑Learning-Angebot aus
- Du treibst unser Talent Management voran – inkl. Mitarbeitergesprächsprozess und strukturierter Nachfolgeplanung
- Du entwickelst HR-Kennzahlen, Reports und unseren Jobkatalog weiter und leitest daraus smarte Entscheidungen ab
- Du gestaltest Themen rund um Compensation & Zielvereinbarungen mit
- Du sorgst für klare, verständliche HR-Kommunikation
- Du arbeitest an strategischen Themen mit (z. B. OKRs) und leitest spannende HR-Projekte
- Du bringst Struktur in unsere HR-Prozesse und entwickelst gruppenweite Lösungen weiter
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