Wissenschaftliche r Mitarbeiter in

Die Fakultät VI Medizin und Gesundheitswissenschaften umfasst die Bereiche Humanmedizin, Medizinische Physik und Akustik, Neurowissenschaften, Psychologie sowie die Versorgungsforschung. Zusammen mit den vier regionalen Krankenhäusern bildet die Fakultät VI die Universitätsmedizin Oldenburg. Weiterhin besteht eine enge Zusammenarbeit mit der Universitätsmedizin der Universität Groningen.

In der Abteilung AI4Health_ _(Leitung Prof. Dr. Nils Strodthoff) ist **zum nächstmöglichen Termin** eine Stelle als

**Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d)**
(E13 TV-L, 100 %)

bis 30.06.2026 zu besetzen. Die Stelle ist teilzeitgeeignet.

Wir erwarten von Ihnen:
Voraussetzung ist ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Diplom (Uni)) in Mathematik, Physik, Informatik, Elektrotechnik oder verwandten Studiengängen. Erwartet werden Teamfähigkeit, analytisches Denken, eine selbstständige Arbeitsweise sowie sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift. Fachliche Voraussetzungen sind theoretische und umfangreiche praktische Kenntnisse (letztere nachgewiesen durch eigene Projekte) im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere im Bereich tiefe neuronale Netzwerke, ebenso wie sehr gute Programmierkenntnisse in Python und im Machine Learning Framework Pytorch.

Von Vorteil sind vertiefte Kenntnisse in der Softwareentwicklung, Erfahrungen im Bereich Unsicherheitsquantifizierung sowie vertiefte Kenntnisse in angewandter Statistik.

Ihre Aufgaben:
Die Stelle ist angesiedelt im EU-Projekt „QUMPHY“, einem Kooperationsprojekt finanziert aus European Metrology Programme for Innovation and Research (EMPIR), unter Beteiligung europäischer Metrologie-Institute und weiterer universitärer und außeruniversitärer Partner wie King’s College London und University of Cambridge. Das Projekt beschäftigt sich mit der Unsicherheitsquantifizierung für Maschinelle Lernverfahren angewendet auf Pulsoxymetrie-Daten. Hierzu sollen maschinelle Lernverfahren für verschiedene Datenrepräsentationen anhand von ausgewählten Klassifikations
- und Regressionsproblemen verglichen werden. Darauf aufbauend sollen verschiedenste Verfahren zur Unsicherheitsquantifizierung adaptiert und implementiert werden sowie entsprechende Metriken, die einen quantitativen Vergleich der Unsicherheitsinformation erlauben. Hiermit soll schließlich ein Vergleich anhand von Leistungsfähigkeit als auch Unsicherheitsinformation durchgeführt werden und in Form von öffentlichen Code-Repositories zur Verfügung gestellt werden. Der Schwerpunkt der Tätigkeit liegt in der Implementation / dem Training von maschinellen Lernalgorithmen auf Pulsoxymetriedaten und der Adaption und Implementation von Methoden der Unsicherheitsquantifizierung sowie entsprechender Projektdokumentation. Die Möglichkeit zur Promotion ist gegeben und ausdrücklich erwünscht.

Wir bieten:

- Bezahlung nach Tarifrecht (Jahressonderzahlung, betriebliche Altersvorsorge, vermögenswirksame Leistungen) inkl. 30 Tage Jahresurlaub
- Unterstützung und Begleitung in der Phase Ihrer Einarbeitung
- Ein familienfreundliches Umfeld mit flexibler Arbeitszeit (Gleitzeit) und der Möglichkeit zu anteiliger mobiler Arbeit
- Leistungen der betrieblichen Gesundheitsförderung

Die Carl von Ossietzky Universität strebt an, den Frauenanteil im Wissenschaftsbereich zu erhöhen. Deshalb werden Frauen nachdrücklich aufgefordert, sich zu bewerben. Gem. - 21 Abs. 3 NGH sollen Bewerberinnen bei gleichwertiger Qualifikation bevorzugt berücksichtigt werden. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Wir weisen darauf hin, dass Bewerbungs
- und Vorstellungskosten nicht übernommen werden können. Wir arbeiten nicht mit Job-Portalen zusammen, bitte senden Sie Ihre Bewerbung direkt an die oben genannte Adresse.