Zum nächstmöglichen Zeitpunkt besetzen wir im Department Hamm 1 zwei Stellen als

wissenschaftliche Mitarbeiterin / wissenschaftlicher Mitarbeiter im Forschungsbereich „Machine Learning / Deep Learning zur biomedizinischen Bildanalyse“

Wir suchen im Rahmen des öffentlich geförderten Forschungsprojekts „ImmunePredict“ im Bereich „Machine Learning / Deep Learning zur biomedizinischen Bildanalyse“ Bewerberinnen/Bewerber, die die vielfältigen Aufgaben und außergewöhnlichen Herausforderungen eines kollaborativen Forschungsprojekts mit viel Engagement und Motivation angehen. Das Forschungsprojekt „ImmunePredict“ befasst sich mit der Personalisierung moderner Immuntherapien gegen Krebs. Durch eine umfassende Immun-Charakterisierung von Tumoren auf Basis einer intelligenten Analyse komplexer Biomarker-Bildgebungsdaten und Merkmalen aus der Gensequenzierung sollen hierzu im Rahmen des Forschungsprojekts Modelle zur Prognose der individuellen Therapieaussichten entwickelt werden.

Ihre Aufgabenbereiche:

• Biomedizinische Bildverarbeitung und Bildanalyse
• Automatische Objektdetektion durch Deep-Learning-Verfahren
• Entwicklung von Machine-Learning-Modellen basierend auf Bildanalyse- und Gensequenzierungsdaten
• Publikation von Forschungsergebnissen

Unsere Anforderungen:

• guter wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Master, Diplom) / Promotion aus dem Bereich Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft und Technik
• fortgeschrittene Kenntnisse im Bereich Bildverarbeitung und Bildanalyse, insbesondere auch im Bereich Bildsegmentierung und Objektdetektion
• fortgeschrittene Kenntnisse im Bereich Machine Learning / Kenntnisse im Bereich Deep Learning sind vorteilhaft
• gute Programmierkenntnisse (in Python, Java oder C++)
• Kenntnisse im Bereich Biomedizin sind vorteilhaft
• gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Teamfähigkeit und Eigeninitiative

Allgemeines zur Stelle:
Der Dienstort ist Hamm. Die bis zum 31.10.2021 befristeten Vollzeitstellen sind zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen. Die Eingruppierung erfolgt in Entgeltgruppe 13 nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L). Eine kooperative Promotion im Bereich Machine Learning wird bei Vorliegen der fachlichen Voraussetzungen unterstützt.

Stellenbesetzungen sind grundsätzlich auch in Teilzeit möglich, sofern nicht im Einzelfall dienstliche Gründe entgegenstehen. Die Hochschule hat sich zum Ziel gesetzt, die berufliche Zukunft von Frauen zu fördern und fordert entsprechend qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung auf. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung vorrangig eingestellt.

Klingt das nach einer ansprechenden Perspektive für Sie? Dann senden Sie uns - möglichst per E-Mail in einer PDF-Datei - Ihre aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen unter Angabe der Kennziffer 18-109 (sowie das Beiblatt zu Ihrem Werdegang, das Sie auf unserer Homepage www.hshl.de finden) bis zum 21. Dezember 2018 an: