Über das Unternehmen
Die Universitätsmedizin Frankfurt sucht einen Senior Machine Learning Engineer für ihre Arbeitsgruppe Machine Learning. Das Unternehmen ist ein führendes Universitätsklinikum mit Fokus auf medizinische KI-Forschung und -Entwicklung.
Aufgaben
Sie entwickeln produktionsreife KI-Modelle für die medizinische Bildanalyse mit Daten aus dem RACOON-Netzwerk, Deutschlands größter Radiologie-Forschungsinitiative mit 38 Universitätskliniken. Sie tragen vollständige Verantwortung für End-to-End Machine-Learning-Pipelines und haben die Freiheit, Lösungen zu prototypisieren, die sich zu wettbewerbsfähigen KI-Systemen entwickeln.
End-to-End Machine-Learning-Entwicklung
- Entwicklung, Training, Validierung und Deployment von Deep-Learning-Modellen für medizinische Bildanalyse (primär CT und MRT)
- Vollständige Pipeline-Verantwortung von DICOM-Datenaufnahme bis zu containerisiertem Deployment
- Rapid Prototyping: Schneller Übergang vom klinischen Problem zum funktionierenden Prototyp
- Performance-Optimierung für Genauigkeit, Inferenzgeschwindigkeit und Recheneffizienz
Infrastruktur und Plattformentwicklung
- Setup und Wartung von Trainingsumgebungen, GPU-Server-Konfiguration und Compute-Ressourcen-Management
- Aufbau wiederverwendbarer ML-Infrastruktur mit modularen Pipelines und Training-Frameworks
- Implementierung von Inference Services, APIs und Integration mit PACS-Systemen
Medical Data Engineering
- DICOM/FHIR-Datenverarbeitung mit robusten Parsern und Konvertern
- Data Versioning und Lineage-Tracking für reproduzierbare Experimente
- Privacy-Preserving Workflows gemäß DSGVO und deutschem Gesundheitsdatenschutzrecht
- Multi-institutionelle Datenintegration von 38 Partnerinstitutionen
Forschungsbeitrag
- Publikationen in Top-Venues für medizinische KI (RSNA, ECR, MICCAI, Medical Image Analysis)
- Beitrag zu kollaborativen Forschungsprojekten (RACOON, COMPARE, ENRICH)
- Möglichkeit zur Promotion nach individueller Absprache
Anforderungen
Ausbildung und technischer Hintergrund
- Master-Abschluss in (Medizin-)Informatik, Physik, Mathematik, Data Science oder vergleichbar
- Fundierte Machine-Learning-Kenntnisse mit nachweisbarer Erfahrung im Training neuronaler Netze
- Experten-Level Python-Programmierung (PyTorch oder TensorFlow, NumPy, scikit-learn, pandas)
- Deep-Learning-Erfahrung: Nachgewiesen durch Training von CNNs, Vision Transformer oder ähnlichen Architekturen
Praktische Fähigkeiten
- Linux-Expertise: Sicher mit Shell-Scripting, SSH, Dateisystemen und Prozess-Management
- Versionskontrolle und Kollaboration: Git-Workflows, Code-Review-Praktiken, CI/CD-Grundlagen
- Sehr gute Deutschkenntnisse sowie gute Englischkenntnisse
Arbeitsweise
- Selbstständig: Identifizieren Sie Probleme, schlagen Lösungen vor und setzen diese um
- Pragmatisch: Balancieren Sie Forschungsqualität mit dem Shipping funktionierender Systeme
Sonstiges
- Nachweis der Masernimmunität/Masernschutzimpfung erforderlich
Benefits
- Tarifvertrag TV-UKF mit 30 Tagen Urlaub und 38,5 Stunden/Woche
- Jahressonderzahlung und betriebliche Altersvorsorge
- Kostenloses Landesticket Hessen
- Zugang zu Campus, Mensa und Cafés
- Work-Life-Balance und Teilzeitmöglichkeiten
- Gesundheitsförderung und Corporate Benefits (Rabatte bei beliebten Marken)
- Kitaplätze und Ferienbetreuung über Familienservice