Dein Alltag besteht in der Entwicklung und Optimierung von Algorithmen zur EKG-Analyse sowie der Betreuung von Studien mit Patient:innen. Außerdem publizierst du in internationalen Fachzeitschriften und arbeitest an Forschungsprojekten im Bereich Medical Data Science.
Anforderungen
- •Wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Master oder vergleichbar)
- •Kenntnisse in Modellen des Maschinellen Lernens
- •Erfahrungen im Cloud Computing
- •Kenntnisse im Studiendesign für medizinische Studien
- •Programmiererfahrung in Python und einer weiteren Sprache
- •Sehr gute Englischkenntnisse und herausragende Deutschkenntnisse
Deine Aufgaben
- •Mitarbeit im Drittmittelprojekt 'FACE'
- •Hochpräzise Algorithmen zur EKG-Analyse entwickeln
- •Leistungsindikatoren wissenschaftlich bewerten
- •Patient:innenstudien betreuen und Ärztekontakt pflegen
- •Methoden im Cloud Computing umsetzen
- •Publikationen in internationalen Journals verfassen
- •Forschungsprojekte im Bereich Medical Data Science akquirieren
Deine Vorteile
Förderung der wissenschaftlichen Qualifizierung
Möglichkeiten zur Übernahme von Verantwortung
Modernes Führungsverständnis
Gute Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben
Umfangreiches Personalentwicklungsprogramm
Gesundheitsmanagement mit Präventionsangebot
Original Beschreibung
# Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in - Embedded Systems (Projekt FACE)
**Bereich:** Fakultät IV - Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät | **Stellenumfang:** Vollzeit | **Beschäftigungsdauer****:** befristet | **Ausschreibungs-ID:** 6629
## Wir suchen:
In der Fakultät IV - Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät, ETI, suchen wir eine/n wissenschaftliche/n MItarbeiter/in zum 01.08.2025 zu folgenden Konditionen:
* 100% = 39,83 Stunden
* Entgeltgruppe 13 TV-L
* befristet bis 31.12.2026
## Ihre Aufgaben:
* Mitarbeit im Drittmittelprojekt "FACE"
* Entwicklung und Optimierung hochpräziser Algorithmen zur KI-basierten Analyse von EKG-Signalverläufen z.B. aus dem Bereich Machine Learning, heuristische Verfahren oder Data Analytics
* Wissenschaftliche Bewertung spezifischer Leistungsindikatoren (z. B. Prädiktionsgenauigkeit) auf Basis der entwickelten Methoden und erzielten Ergebnisse
* Betreuung von Patient:innenstudien und Kontakt zur Ärzteschaft
* Umsetzung von Methoden im Bereich des Cloud Computings zur verteilten Erfassung und Analyse von Vitaldaten
* Publikation in internationalen Journals und Conference-Proceedings
* Mitwirkung bei der Planung, Durchführung und Akquise von Forschungsprojekten im Bereich Medical Data Science
## Ihr Profil:
* Wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Master oder vergleichbar) im Fach Medical Data Science bzw. Medizinische Informatik
* Kenntnisse in der Anwendung und Umsetzung von Modellen des Maschinellen Lernens im Medizinischen Kontext für die Verarbeitung und Analyse von medizinischen Vitaldaten, nachweisbar durch Vorlesungen und/oder Projekterfahrungen. Erfahrungen mit EKG-Daten sind erwünscht
* Erfahrungen mit und Kenntnisse in Methoden im Bereich des Cloud Computings zur verteilten Erfassung und Analyse von Vitaldaten – hier speziell Methoden der föderierten Lernens
* Kenntnisse im Bereich des Studiendesigns für medizinische Studien, Expert:inneninterviews, qualitative Datenanalyse und Werkzeugen zur Auswertung in diesem Bereich (z.B. MAXQDA)
* Programmiererfahrung mind. in Python und einer weiteren Sprache (C++, C#, Java)
* Sehr gute Englischkenntnisse und herausragende Deutschkenntnisse (C2-Niveau)
## Unser Angebot:
* Förderung der eigenen wissenschaftlichen oder künstlerischen Qualifizierung nach dem Wissenschaftszeitvertragsgesetz (z.B. Promotion)
* Vielfältige Möglichkeiten, Verantwortung zu übernehmen und einen sichtbaren Beitrag im Umfeld von Forschung und Lehre zu leisten
* Ein modernes Verständnis von Führung und Zusammenarbeit
* Gute Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben, beispielsweise durch flexible Ausgestaltung von Arbeitszeit und Arbeitsort sowie Unterstützung bei der Kinderbetreuung
* Umfangreiches Personalentwicklungsprogramm
* Gesundheitsmanagement mit breit gefächertem Präventions- und Beratungsangebot
## Ihre Ansprechperson:
Prof. Dr. Kai Hahn
0271 740-2472
kai.hahn@uni-siegen.de
Chancengerechtigkeit und Diversity werden an der Universität Siegen gefördert und gelebt. Die Ausschreibung richtet sich ausdrücklich an Menschen aller Geschlechter (m/w/d); Bewerbungen von Frauen werden gemäß Landesgleichstellungsgesetz besonders berücksichtigt. Gleichermaßen wünschen wir uns Bewerbungen von Personen mit unterschiedlichstem persönlichen, sozialen und kulturellen Hintergrund, Menschen mit Schwerbehinderung und diesen Gleichgestellten.
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