„Aus Wissen wird Gesundheit“ – wir füllen dieses Motto tagtäglich mit Leben, entwickeln neue Ideen und Altbewährtes weiter. Das Universitätsklinikum Frankfurt besteht seit 1914 und unsere rund 7.500 Beschäftigten bringen sich mit ihrem Können und Wissen an den 33 Fachkliniken, klinisch theoretischen Instituten und in den Verwaltungsbereichen ein. Die enge Verbindung von Krankenversorgung mit Forschung und Lehre sowie ein Klima der Kollegialität, Internationalität und berufsgruppenübergreifender Zusammenarbeit zeichnen das Universitätsklinikum aus.

Studentische Aushilfe - Segmentierung radiologischer Bilddatensätze zur KI-Entwicklung

(wir richten uns mit dieser Ausschreibung an Bewerbende jeden Geschlechts)
Teilzeit mit 10-20 Std./Woche| befristet für 6 Monate mit Option auf Verlängerung | Ausschreibungsnummer: 289-2024

Wir suchen Sie als Studentische Hilfskraft ab sofort in der Abteilung Maschine Learning von Dr. Andreas Bucher am Institut der diagnostischen und interventionellen Radiologie (Institutsleitung Prof. Dr. T. Vogl). Das IDIR leistet innovative Diagnostik in der medizinischen Bildgebung und hat ein breites Spektrum interventioneller Eingriffe. Die Bildauswertung mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) kommt in der Medizin zunehmend Bedeutung zu. Innerhalb der medizinischen Diagnostik stellt die Radiologie ein Hauptanwendungsgebiet für KI dar.

In der Arbeitsgruppe werden radiologische Bilddatensätze (CT, Röntgenbilder) durch Annotationen und Segmentierungen ausgewertet, um diese für Forschungsprojekte einsetzen zu können. Die Stelle beinhaltet die Mitarbeit an mono- und multizentrischen Studien. Es erwartet Sie eine vielfältige und verantwortungsvolle Tätigkeit in einem interdisziplinären Team sowie in Projekten, welche die Ableitung von Erkenntnissen für die Versorgungsforschung und die Wissensvermittlung zu neuartigen Erregern ermöglichen werden.

Ihre Aufgaben

  • Sie werden selbstständig Bildsegmentierungen erstellen, indem Sie bestimmte Bildbereiche durch Software markieren (Zeichentablett, visuelle Markierungen von Strukturen)
  • Sie bearbeiten eigenständig Forschungsprojekte zur Entwicklung Künstlicher Intelligenz in der Radiologie
  • Sie arbeiten in verschiedenen Projekten in der Radiologie, zusammen mit ärztlichen Kolleginnen und Kollegen sowie Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern des Standortes

Ihr Profil

  • Sie sind Studentin/Student ab dem 3. Semester (ab vorklinischen Abschnitt) der Medizin, Zahnmedizin oder der Biowissenschaften/Biochemie/Molekularen Medizin
  • Ein medizinischer/biologischer Hintergrund ist wünschenswert, aber keine Voraussetzung
  • Interesse an der strukturellen Datenerhebung in medizinischen Registern
  • Sie besitzen gute Deutsch- und Englischkenntnisse
  • Sie überzeugen mit einer zuverlässigen und selbstständigen Arbeitsweise
  • Aufgrund gesetzlicher Bestimmungen ist ein gültiger Nachweis der Masernimmunität / Masernschutzimpfung notwendig

Unser Angebot

  • Tarifvertrag: Attraktives Gehalt nach Tarifvertrag.
  • Mobilität: Kostenloses Landesticket Hessen.
  • Mobiles Arbeiten: Ein Teil der Aufgaben kann gerne im mobilen Arbeiten erbracht werden.
  • Campus: Weitläufiger Uniklinik-Campus, moderne Mensa, verschiedene Cafés, schöne Aufenthaltsmöglichkeiten im Grünen.

Frauen sind in diesen Positionen am Universitätsklinikum Frankfurt unterrepräsentiert. Daher sind Bewerbungen von Frauen besonders willkommen. Schwerbehinderte Bewerbende werden bei gleicher persönlicher und fachlicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.

Werden Sie ein Teil unseres Teams!

Nutzen Sie die Zeit bis zum 08.04.2024, um sich zu bewerben, bitte mit Angabe der Ausschreibungsnummer, eines möglichen Startzeitpunktes und Ihrer Gehaltsvorstellung. Für weitere Informationen steht Ihnen Frau Dr. Schmidt per Mail unter i.schmidt@med.uni-frankfurt.de gerne zur Verfügung.

Universitätsklinikum Frankfurt | Recruiting Team | Theodor-Stern-Kai 7 | 60590 Frankfurt am Main | Bitte reichen Sie Ihre Bewerbung ausschließlich über den Button „Online bewerben“ ein. Rückfragen können Sie gerne an bewerbung@ukffm.de richten. Bitte beachten Sie, dass keine Unterlagen zurückgeschickt werden. | Folgen Sie uns auf Instagram (@ukf_karriere); XING, LinkedIn.