Postdoc (w/m/d) in „Data Scientist für KI-gestützte klinische Diagnostik“
- Forschungsgruppe
- System-Immunologie
- Einstellungszeitpunkt
- Zum nächstmöglichen Zeitpunkt
- Befristung
- Zunächst befristet für zwei Jahre
- Probezeit
- 6 Monate
- Vergütung
- E 14 TVöD Bund
- Bewerbungsfrist
- 12.03.2025
Als Mitglied der Helmholtz-Gemeinschaft betreibt das Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung mit Sitz in Braunschweig Spitzenforschung auf dem Gebiet der Infektionskrankheiten.
Die Wissenschaftler am HZI entwickeln Strategien zur besseren Bekämpfung von Infektionskrankheiten. Ihr Ziel ist es, neue Ansätze für die Prävention, Diagnose und Therapie von Infektionskrankheiten zu entwickeln. Zu diesem Zweck untersuchen sie bakterielle und virale Krankheitserreger und deren Interaktion mit dem Immunsystem und erforschen neue Wirkstoffe.
Sie werden in einer dynamischen und interaktiven Gruppe interdisziplinärer Forscher arbeiten. Die Ausbildung der Mitglieder der Abteilung umfasst Physik, Mathematik, Bioinformatik, Ingenieurwesen, maschinelles Lernen, Systemtheorie und Biologie. Unsere Forschungsprojekte sind eng mit Daten von Partnern in experimentellen Labors oder Kliniken verknüpft. Unsere Gruppe ist in das Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung eingebettet, eine der führenden Forschungseinrichtungen für Infektionsforschung in Deutschland.
Die Stelle wird im Rahmen des Projekts „DETECT-ME/CFS: KI-gestütztes Diagnose-Verbesserungstool zur Bewertung klinischer Typologien bei Patienten, die wegen myalgischer Enzephalomyelitis/chronischem Erschöpfungssyndrom (ME/CFS) überwiesen wurden“ angeboten, das vom Bundesministerium für Gesundheit (BMG) im Rahmen der Initiative „Forschung und Stärkung der bedarfsgerechten Versorgung bei Langzeitfolgen von COVID-19 (Long COVID)“ gefördert wird.
Das Projekt zielt darauf ab, die Screening- und Diagnoseprozesse für ME/CFS zu verbessern, eine schwächende Erkrankung, die oft durch Infektionen, einschließlich COVID-19, ausgelöst wird. ME/CFS betrifft Millionen von Menschen weltweit, wobei die Prävalenz nach der Pandemie steigt. Die Diagnose ist aufgrund des Fehlens von Biomarkern schwierig und stützt sich stark auf eine arbeitsintensive, auf Ausschluss basierende Differentialdiagnose. Dieses Projekt entwickelt ein innovatives klinisches Entscheidungsunterstützungssystem (CDSS), das klinische Expertise, maschinelles Lernen (ML), fortschrittliche Algorithmen und Expertensysteme integriert, um die diagnostische Genauigkeit und Effizienz zu verbessern. Durch die Nutzung von Patientendatenanalysen, automatisiertem Literatur-Mining für den Aufbau von Symptom-Krankheits-Netzwerken und neuartiger Funktionsentwicklung zielt das CDSS darauf ab, den Differentialdiagnoseprozess zu transformieren.
Die Zusammenarbeit mit Projektmitgliedern aus renommierten klinischen Zentren, dem Charité Fatigue Centre (CFC) und dem Münchner Chronische Fatigue Centrum für junge Menschen (MCFC) gewährleistet den Zugang zu hochwertigen Datensätzen und klinischen Anwendungen aus der Praxis. Die Ergebnisse des Projekts werden nicht nur die diagnostische Belastung von Fachkliniken verringern, sondern auch als Modell für die Behandlung anderer komplexer Krankheiten dienen. Diese innovative Forschung hat das Potenzial, die klinische Diagnostik zu revolutionieren und die Ergebnisse der Gesundheitsversorgung erheblich zu verbessern.
Aufgaben
- Entwicklung und Optimierung von Modellen für maschinelles Lernen zur Diagnose von ME/CFS
- Implementierung von Experten- und Inferenzsystemen zur Verbesserung der Entscheidungsfindung im CDSS
- Entwurf und Integration von Datenpipelines für klinische und Labor-Datensätze
- Leitung von Bemühungen im Bereich Feature Engineering und Literaturauswertung unter Verwendung von NLP-Techniken (Natural Language Processing)
- Validierung und Verfeinerung von Modellen durch Kreuzvalidierung und Praxistests mit klinischen Daten von Partnerzentren
- Beitrag zu hochkarätigen Publikationen und Präsentation von Ergebnissen auf nationalen und internationalen Konferenzen
- Enge Zusammenarbeit mit klinischen und computergestützten Experten, um eine Brücke zwischen KI und Gesundheitswesen zu schlagen
Voraussetzungen
- Abgeschlossenen Hochschulabschluss in einer naturwissenschaftlichen Disziplin mit einem Doktortitel in Physik, Datenwissenschaft, Informatik, Ingenieurwesen, Bioinformatik oder einem eng verwandten rechnergestützten Fachgebiet
- Ausgeprägte Programmierkenntnisse, insbesondere in Sprachen wie Python, R oder C++, und möglicherweise solide Erfahrung mit ML-Frameworks
- Kenntnisse in der Entwicklung datengesteuerter Modelle
- Fundierte Grundkenntnisse in statistischer/probabilistischer Modellierung, Datenintegration und Datenvisualisierung
- Kenntnisse in der Verwaltung und Analyse komplexer Datensätze, insbesondere solcher, die aus klinischen oder biomedizinischen Kontexten stammen
Vorteilhaft für diese Position:
- Erfahrung in der Arbeit mit klinischen Datensätzen, insbesondere im Zusammenhang mit der Erforschung chronischer Krankheiten
- Vertrautheit mit KI-basierten Diagnosewerkzeugen, CDSS und fortgeschrittenen Modellierungstechniken wie Kreuzvalidierung, Modellauswahl und Ensemble-Methoden
- Kenntnisse über Expertensysteme und ein Verständnis für die Herausforderungen bei der Integration datengestützter Erkenntnisse in klinische Arbeitsabläufe
- Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse für multidisziplinäre Teams zu übersetzen
- Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift werden hoch geschätzt und ausgeprägte Schreib- und Präsentationsfähigkeiten
Arbeitszeit
39 Stunden pro Woche
Wir bieten Ihnen:
- Eine attraktive und abwechslungsreiche Tätigkeit in einem zukunftsorientierten Forschungsinstitut mit internationalem Umfeld am Braunschweig Integrated Centre of Systems Biology (BRICS) in Braunschweig
- Eine hochmoderne Infrastruktur und modernste Technologien
- Flexible Arbeitszeitgestaltung, Teilzeitmodelle sowie Homeoffice
- Eine Unternehmenskultur der Wertschätzung und Förderung der Chancengleichheit
- Umfangreiche Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten zur Entwicklung fachlicher Kenntnisse und persönlicher Fähigkeiten
- Ein Familienbüro zur Unterstützung von Familie und Beruf, sowie Angebote für eine verbesserte Kinderbetreuung bspw. auch in den Ferien
- Interessante Zusatzleistungen des öffentlichen Dienstes
- Möglichkeit eines Arbeitgeberzuschusses zum Jobticket
Bei gleicher fachlicher Eignung erhalten Schwerbehinderte den Vorzug. Um Ihre Rechte zu wahren, bitten wir Sie, uns einen deutlich erkennbaren Hinweis auf das Vorliegen einer Schwerbehinderung in Ihrem Anschreiben oder Lebenslauf zu geben.
Das HZI engagiert sich aktiv für Gleichstellung, Vielfalt und Integration. Aus diesem Grund verfolgt das HZI das Ziel der beruflichen Gleichstellung von Frauen und Männern und begrüßt ausdrücklich die Bewerbung von qualifizierten Frauen. Die Stelle ist teilzeitgeeignet.
So bewerben Sie sich:
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Bitte fügen Sie Ihren Bewerbungsunterlagen ein Anschreiben, einen Lebenslauf, (Arbeits-) Zeugnisse, Zertifikate und (wenn vorhanden) Arbeitsproben oder Referenzprojekte bei. Bitte verzichten Sie auf die Einsendung eines Fotos.
Ihre Unterlagen senden Sie bitte unter Angabe der Kennziffer 001/2025 an das Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung GmbH, Personalabteilung, Inhoffenstr. 7, 38124 Braunschweig oder per E-Mail. Bei Zusendung Ihrer Bewerbung in elektronischer Form bitten wir um Zusammenfassung in einem (1) PDF-Dokument.
Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung!
