W3-stiftungsprofessur Für „artificial

vor 2 Monaten


Heidelberg, Deutschland Universitätsklinikum Heidelberg Vollzeit

zum nächstmöglichen Zeitpunkt an der Medizinischen Fakultät Heidelberg, in der Abteilung für Neuroradiologie der Radiologischen Universitätsklinik, zu besetzen.

Im Rahmen dieser Stiftungsprofessur (Else-Kröner-Fresenius-Stiftung) sollen unter Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) neuartige Lösungsansätze entwickelt werden, um eine verbesserte radiologische Diagnostik und Therapiesteuerung zu ermöglichen. Hierbei soll das gesamte Spektrum, beginnend mit der Identifikation klinisch relevanter Probleme über die Entwicklung, Anwendung und Adaption von neuen KI-Methoden bis hin zur klinischen Translation und Validierung abgedeckt werden. Durch die Eingliederung der Professur in die Abteilung für Neuroradiologie sollen die genannten Schwerpunkte insbesondere bei neuro-onkologischen, neuro-vaskulären und entzündlich-degenerativen Krankheitsbildern umgesetzt werden.

Der/ die Stelleninhaber/in soll den Bereich Machine Learning / KI und Data Science konkret in deren Anwendung in der radiologischen Wertschöpfungskette vertreten und interdisziplinär mit anderen Abteilungen der Fakultät sowie außeruniversitären Forschungseinrichtungen am Standort Heidelberg wie dem Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) zusammenarbeiten. Darüber hinaus wird erwartet, sich in bestehende Forschungsverbünde (z.B. DFG SFB 1389, DFG SPP 2177, Horizon Europe VALIDATE) einzubringen, neue Kooperationen aufzubauen sowie das mit der Professur verbundene Forschungsgebiet breit und zukunftsweisend aufzustellen und strategisch zu entwickeln. Die Professur soll sich auf natürliche Weise in das lokale Ökosystem der künstlichen Intelligenz integrieren und die Heidelberg/Mannheim Health & Life Sciences Alliance mit ihrem Innovationscampus „AI Health & Innovation“ stärken.

Gesucht wird eine Persönlichkeit mit hoher wissenschaftlicher und klinischer Expertise im Bereich der (Neuro-)Radiologie, insbesondere in der Entwicklung von innovativen KI-basierten Lösungsansätzen für die radiologische Diagnostik und Therapiesteuerung. Die Bewerbenden sollen auf diesen Gebieten exzellente Publikationen aufweisen und über umfassende Erfahrung in der Einwerbung von kompetitiven Drittmitteln und Industriekooperationen verfügen. Aufgrund der Einbindung in die Abteilung für Neuroradiologie sollte der/die Bewerber/in über den Facharzt für Radiologie, den Schwerpunkt für Neuroradiologie sowie über umfangreiche klinische Expertise verfügen. Erfahrung in der Lehre und Engagement im HeiCuMed-Curriculum der Fakultät werden genauso erwartet, wie die Mitarbeit an einem interdisziplinären Lehrprogramm der Universität Heidelberg.

Auf die weiteren in - 47 und - 48 Abs. 2 und - 49 Abs. 2a des baden-württembergischen Landeshochschulgesetzes (LHG) genannten Einstellungsvoraussetzungen sowie auf die Regelungen zur dienstrechtlichen Stellung wird hingewiesen.

Die Universität Heidelberg strebt eine Erhöhung des Anteils an Professorinnen an und bittet deshalb entsprechend qualifizierte Wissenschaftlerinnen nachdrücklich um eine Bewerbung. Qualifizierte internationale Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sind ausdrücklich aufgefordert, sich zu bewerben. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.

**Job-ID**:
V000010997

**Einsatzgebiet**:
Medizinische Fakultät

**Einsatzort**:
Heidelberg

**Tätigkeitsbereich**:
Berufungen

Bitte beachten Sie, dass das UKHD den Bestimmungen des Infektionsschutzgesetzes unterliegt. Daher ist für alle am UKHD beschäftigten Personen ein gültiger Masern-Immunitätsnachweis notwendig.

Wir stehen für Chancengleichheit. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung vorrangig eingestellt. Das Universitätsklinikum strebt eine generelle Erhöhung des Frauenanteils in allen Bereichen und Positionen an, in denen Frauen unterrepräsentiert sind. Qualifizierte Frauen sind daher besonders aufgefordert, sich zu bewerben. Vollzeitstellen sind grundsätzlich teilbar, soweit dienstliche oder rechtliche Gründe nicht entgegenstehen.



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