Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) Künstlicher Intelligenz (KI) in der Medizin

Das Zentrum für Erlebbare Künstliche Intelligenz und Digitalisierung (ZEKI), das German-Turkish-Advanced Research Center (GT-ARC) und das Distributed Artificial Intelligence Laboratory (DAI-Labor) der TU Berlin sind führende Forschungseinrichtungen im Bereich Smart Space und Smart Services.  Das DAI-Labor der TU-Berlin, beschäftigt sich mit der Erforschung innovativer Lösungen im Bereich der Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Medizin des ganzheitlichen Gesundheitsmanagements. Wir suchen eine/n talentierte/n Wissenschaftler/in zur Verstärkung unseres Teams zur Erforschung und Entwicklung neuer Ansätze zur Verbesserung der Prävention und Genesung durch den Einsatz neuester KI-basierter Technologien. Unser Schwerpunkt liegt auf der Verbesserung der Präventions- und Heilungsmöglichkeiten durch die Anwendung von KI auf digitale Bilder. Unser Ziel ist es, durch innovative Forschung und Entwicklung den Weg für eine bessere Gesundheitsversorgung zu ebnen.

Das DAI-Labor der TU Berlin und das Fachgebiet AOT sind bekannt für exzellente Lehre, Forschung und Entwicklung auf dem Gebiet der Agententechnologie und der verteilten Künstlichen Intelligenz. In Kooperation mit namhaften Partnern aus Forschung und Industrie erschließen wir kontinuierlich neue Anwendungsfelder. Unsere Schwerpunkte liegen in den Bereichen Autonomes Fahren, Sicherheit in Netzwerken, Maschinelles Lernen und Interaktive Systeme.

Aufgabengebiet

• Konzeption und Durchführung von innovativen Forschungsprojekten im Bereich Künstlicher Intelligenz (KI) in der Medizin mit Fokus auf ganzheitlichem Gesundheitsmanagement.
• Analyse und Bewertung neuer Technologien und geeignetster KI-Modelle hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit und ihres Potenzials.
• Entwicklung und Erprobung von Prototypen im Bereich KI-basierter Bildanalyse.
• Publikation und Präsentation der Forschungsergebnisse in renommierten Fachzeitschriften und auf internationalen Konferenzen.
• Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams innerhalb des Instituts/Unternehmens und mit externen Partnern.
• Betreuung von Bachelor- und Masterarbeiten im Bereich KI in der Medizin.
• Möglichkeit zur Promotion auf dem Arbeitsgebiet.

Anforderungen

• Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) in einem relevanten Bereich wie Informatik, Medizininformation, oder einem verwandten Gebiet.
• Erfahrung in der Forschung und Entwicklung im Bereich der Gesundheitstechnologien.
• Fundierte Kenntnisse in den Bereichen Datenanalyse, maschinelles Lernen und/oder künstliche Intelligenz sind gewünscht.
• Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz.
• Kenntnisse im Bereich User-Interaction-Lösungen für KI-basierte mobile Gesundheitsapplikationen (iOS & Android) sind von Vorteil.
• Erfahrung in der Arbeit in interdisziplinären Teams.
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten in Wort und Schrift (Deutsch und Englisch).

Interessenten bewerben sich bitte mit aussagekräftigen Unterlagen bei:

Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Sahin Albayrak
Technische Universität Berlin / DAI-Labor
Fakultät IV für Elektrotechnik und Informatik
Sekretariat TEL 14
Ernst-Reuter-Platz 7
10587 Berlin

Mit der Abgabe einer Onlinebewerbung geben Sie als Bewerber*in Ihr Einverständnis, dass Ihre Daten elektronisch verarbeitet und gespeichert werden. Wir weisen darauf hin, dass bei ungeschützter Übersendung Ihrer Bewerbung auf elektronischem Wege keine Gewähr für die Sicherheit übermittelter persönlicher Daten übernommen werden kann. Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer Daten gem. DSGVO finden Sie auf der Webseite der Personalabteilung:

https://www.abt2-t.tu-berlin.de/menue/themen_a_z/datenschutzerklaerung/ oder Direktzugang: 214041.

Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Frauen und Männern sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Die TU Berlin schätzt die Vielfalt ihrer Mitglieder und verfolgt die Ziele der Chancengleichheit.