Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (Doktorand*in)

zu besetzen. Die Eingruppierung erfolgt nach Entgeltgruppe 13 des Tarifvertrages des Landes Hessen.

Das Projekt HABITAT zielt darauf ab, ein KI-gestütztes Prognosesystem zur individuellen Risikovorhersage akuter Krankheiten zu entwickeln, um durch Verhaltensanpassungen die Gesundheitsrisiken bei Extremwetterereignissen zu reduzieren und die Ressourcenverteilung im Gesundheitssystem planbar zu machen, indem es die Auswirkungen von Wetter- und Umweltfaktoren auf Krankheiten untersucht, diese Erkenntnisse in Prognosemodelle integriert, eine klimabezogene Gesundheitsanwendung umsetzt und Anpassungsstrategien für das Versorgungssystem entwickelt. Mehr: https://proloewe.de/de/loewe-vorhaben/nach-themen/habitat/

Ihre Aufgaben:

• wissenschaftliche Dienstleistungen in Forschung und Lehre
• Implementierung einer Client-Server-Architektur zur Implementierung einer skalierbaren digitalen und KI-Infrastruktur zur Datenanalyse über APIs
• Integration von/an existierende Telemedizin- und Telemonitoring-Lösungen inkl. Sensor-Daten sowie Open-Source-Wetterdaten
• Entwicklung und Implementierung von Small/Large Language Models für Leitlinien-konformer Entscheidungs-/Empfehlungsprozesse (Use Case Risikoschwangerschaft, chronische Atemwegs- und Herz-Kreislauf-Erkrankungen)
• Frontend-Entwicklung und Prototyping im Co-Design zur Optimierung der Benutzeroberfläche
• Einhaltung regulatorischer Anforderungen durch Unterstützung des externen Beratungsprozesses zur Einhaltung der MDR- und CE-Zertifizierungsanforderungen

Im Rahmen der übertragenen Aufgaben wird die Möglichkeit zu eigenständiger wissenschaftlicher Arbeit geboten, die der eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung dient. Die Befristung richtet sich nach § 2 Abs. 1 Satz 1 WissZeitVG.

Ihr Profil:

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master oder vergleichbar) im Fach Informatik, Wirtschaftsinformatik oder Medizinische Informatik
• tiefgehendes Verständnis von Machine Learning, Data Science, Small/Large Language Models, Retrieval Augmented Generation, Mixture of Experts und multimodalen Modellen
• umfassende Entwicklungskenntnisse zur Erstellung von MVPs (Minimum Viable Products) für iOS- oder Webanwendungen
• starkes Interesse an medizinischen Themen, insbesondere im Bereich der klinischen wissenschaftlichen Abläufe
• wissenschaftliche Publikationen im Bereich der Medizinischen Informatik mit Schwerpunkt auf Machine Learning und Large Language Models für Leitlinien-Navigation und Entscheidungsunterstützung
• Erfahrung in der Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams, idealerweise Psychologie, Medizin und Informatik

Die Bereitschaft zur eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung wird erwartet.

Die Philipps-Universität unterstützt aktiv die professionelle Entwicklung von Nachwuchswissenschaftler*innen durch die Angebote der Marburg Research Academy (MARA), des International Office und der Stelle für Hochschuldidaktik.

Wir bieten:

• ein interessantes und breites Arbeitsspektrum und interdisziplinäres Arbeitsumfeld
• vielfältige Gestaltungsmöglichkeiten und persönliche Entwicklungsoptionen
• kostenlose Nutzung des ÖPNV in Hessen (Landesticket)
• Familienservice (Ferienbetreuung, Dual Career Services)
• attraktives Entgelt nach dem Tarifvertrag des Landes Hessen
• Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten insbesondere im Kontext Digitalisierung und Künstliche Intelligenz

Kontakt für weitere Informationen

Frau Sigrid Hartmann

+49 6421-5862589‬

sigrid.hartmann@uni-marburg.de

Wir fördern Frauen und fordern sie deshalb ausdrücklich zur Bewerbung auf. In Bereichen, in denen Frauen unterrepräsentiert sind, werden Frauen bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Als familienfreundliche Hochschule unterstützen wir unsere Beschäftigten bei der Vereinbarkeit von Familie und Beruf. Eine Reduzierung der Arbeitszeit ist grundsätzlich möglich. Menschen mit Behinderung im Sinne des SGB IX (§ 2, Abs. 2, 3) werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Bewerbungs- und Vorstellungskosten werden nicht erstattet.

Bitte bewerben Sie sich bis zum 01.12.2024 über den unten stehenden Bewerbungs-Button.