Wissenschaftlicher Angestellter als Informatiker / Computer Scientist (m/w/ d)
- Universitätsklinikum Gießen und Marburg GmbH
- Berufserfahrung
- Kaufmännische Berufe (Sonstige)
INNOVATIV, FAMILIENFREUNDLICH, NAH AM PATIENTEN:
Das Universitätsklinikum Gießen und Marburg (UKGM) stellt mit rund 10.000 Mitarbeiter:innen an beiden Standorten in Gießen und Marburg die Versorgung unserer jährlich 500.000 Patient:innen auf höchstem medizinischen und pflegerischem Niveau sicher.
Am Standort Marburg suchen wir ab dem nächstmöglichen Zeitpunkt für das Institut für Digitale Medizin einen
Wissenschaftlichen Angestellten als Informatiker / Computer Scientist (m/w/ d)
für eine befristete Einstellung in Vollzeitbeschäftigung.
Die Stelle als Informatiker*in / Computer Scientist ist in einem interdisziplinären Team aus Ärztinnen, Angehörigen der Gesundheitsberufe, Informatikerinnen, Data Scientist sowie Wissenschaftler*innen aus Gesundheitsökonomie, Recht/Datenschutz und Ethik angesiedelt. Übergeordnetes Ziel ist die wissenschaftlich fundierte Entwicklung, Evaluation und Integration digitaler und KI-gestützter Anwendungen in medizinische Versorgungsprozess.
- Konzeption, Durchführung und wissenschaftliche Auswertung von Forschungs- und Entwicklungsprojekten an der Schnittstelle von Informatik, Digitale Medizin/Künstlicher Intelligenz und klinischer Versorgung
- Konzeption und Umsetzung daten- und KI-basierter Softwaresysteme und Software-as-a-Medical-Device-Lösungen (SaMD) einschließlich Frontend, Backend bzw. ML-Komponenten, Software- und Systemarchitektur sowie Infrastructure-as-Code-Ansätzen
- Integration und Evaluation digitaler und KI-basierter Anwendungen und Medizinprodukte in klinische Behandlungsabläufe sowie Entwicklung interaktiver Dashboards und Reporting-Anwendungen in enger Zusammenarbeit mit klinischen Anwender*innen
- Anwendung von Verfahren des Machine Learning, Natural Language Processing (NLP) und Knowledge Discovery zur Analyse strukturierter und unstrukturierter klinischer und medizinischer Datenquellen
- Extraktion, Strukturierung und Synthese medizinischen Wissens aus unstrukturierten Textkorpora sowie wissenschaftliche Entwicklung evidenzbasierter und SOP/leitliniengestützter KI-Systeme für den klinischen Einsatz
- Anpassung und Entwicklung von Retrieval-Augmented-Generation-Systemen (RAG) für die medizinische Entscheidungsunterstützung einschließlich Retrieval-Pipelines, Embedding-Verfahren, Vector-Datenbanken und Integration von Large Language Models
- Abgeschlossenem wissenschaftlichem Hochschulstudium (Master, Diplom oder vergleichbar), z. B. in Computer Science, Informatik, medizinischer Informatik oder einer verwandten quantitativen Fachrichtung
- Fundierten Kenntnissen in Statistik, Machine Learning und der methodisch sauberen Evaluation prädiktiver Modelle; nachweisliche Erfahrung in der Analyse medizinischer Daten
- Sehr guten Programmierkenntnissen in Python und R und praktischer Erfahrung mit einschlägigen Bibliotheken und Frameworks (z. B. pandas, NumPy, scikit-learn, XGBoost oder LightGBM; Kenntnisse in PyTorch oder TensorFlow)
- Kenntnissen in Explainable AI und nachvollziehbaren Aufbereitung von Analyseergebnissen
- Erfahrung mit LLMs, RAG und der strukturierten Verarbeitung medizinischer Leitlinien; Erfahrung mit API-basierter Bereitstellung von Modellen oder Services
- Ausgeprägter wissenschaftlicher Arbeitsweise, hohem Qualitätsbewusstsein sowie Erfahrung an der Erstellung reproduzierbarer Analysen und wissenschaftlicher Publikationen
- Sehr guter Kommunikations- und Teamfähigkeit in einem interdisziplinären Umfeld sowie sicherer Kommunikation in deutscher und englischer Sprache
- Eine wissenschaftlich anspruchsvolle Tätigkeit an der Schnittstelle von Digitaler Medizin, Computer Science und klinischer Versorgung mit unmittelbarem Anwendungsbezug mit dem klinischen Schwerpunkt Digitale Notaufnahme und Digitale Anästhesie
- Mitarbeit in einem interdisziplinären Team aus Medizin, Gesundheitsberufen, Informatik, Gesundheitsökonomie, Recht/Datenschutz und Ethik
- Gestaltungsspielraum bei der Konzeption, methodischen Ausgestaltung und Evaluation digitaler und KI-gestützter Anwendungen für reale medizinische Versorgungsprozesse
- Die Möglichkeit, eigene wissenschaftliche Schwerpunkte einzubringen, Ergebnisse zu publizieren und an der Weiterentwicklung evidenzbasierter digitaler Medizin mitzuwirken
- Ein vielseitiges Methodenspektrum von Statistik und klassischem Machine Learning über Explainable AI bis hin zu LLM- und RAG-basierten Assistenzsystemen und Einsatz von LLMs und RAG zur strukturierten Verarbeitung medizinischer Leitlinien und Entwicklung quellengestützter klinischer Assistenzsysteme
Das UKGM ist als familienfreundlicher Arbeitgeber zertifiziert. Am Klinikum besteht eine Kindertagesstätte. Wissenschaftliche Mitarbeiter*innen beim UKGM stehen im Landesdienst. Die Vergütung erfolgt daher gemäß TV-Hessen. Schwerbehinderte Bewerber*innen werden bei gleicher Eignung im Rahmen der geltenden Bestimmungen bevorzugt eingestellt. Zur Erhöhung des Frauenanteils im wissenschaftlichen Bereich fordern wir insbesondere qualifizierte Wissenschaftlerinnen nachdrücklich zur Bewerbung auf. Wir weisen darauf hin, dass Vollzeitstellen grundsätzlich teilbar sind.
Bei Aufnahme einer Tätigkeit am UKGM, unabhängig vom Einsatzort, ist der Nachweis eines ausreichenden Immunschutzes gemäß §§ 20, 23, 23a IfSG erforderlic
Gerne steht Ihnen Sigrid Hartmann unter der Telefonnummer 06421/58-62589 für weitere Auskünfte zur Verfügung.
Vergütungsgruppe: E13
Die Vergütung erfolgt nach den Tarifverträgen TV Hessen:
Informationen zur Vergütung und Zulagen sind zu finden unter:
Bitte bewerben Sie sich bis 30.09.2026 online!
