Senior Machine Learning Engineer – Radiologie-KI – Arbeitsgruppe Machine Learning

...sind Sie mittendrin

Gestalten Sie KI, die wirklich bei Patientinnen und Patienten ankommt – mit Daten, die sonst niemand hat.

Die Radiologie ist das medizinische Fachgebiet, in dem KI bereits funktioniert und flächendeckend in die Versorgung gebracht werden kann. Wir stehen im Zentrum von RACOON – Europas größtem radiologischen Forschungsnetzwerk, das alle deutschen Universitätskliniken über eine einzigartige föderierte Infrastruktur verbindet. Hier entwickeln Sie produktionsreife Deep-Learning-Systeme auf Basis realer multi-institutioneller CT-/MRT- und klinischer Daten und bringen sie in Richtung klinischer Realität und möglicher Kommerzialisierung.

Wir sind eine junge, dynamische Arbeitsgruppe mit ungewöhnlich langfristiger Perspektive und suchen eine/einen Senior Machine Learning Engineer, der/die bereits Projekterfahrung aufweist, Softwareingenieure geführt hat und volle Eigenverantwortung für Systeme übernimmt, die wirklich zählen.

 Die Stelle ist zunächst auf 12 Monate befristet, eine Verlängerung wird angestrebt.

Ihre Aufgaben: 

• Sie übernehmen die volle End-to-End-Verantwortung für produktionsreife Deep-Learning-Pipelines (Schwerpunkt CT und MRT) – von multi-institutioneller DICOM-/FHIR-Datenaufbereitung über Training und Validierung bis zum containerisierten Deployment
• Sie führen Software-/ML-Engineers fachlich, geben Ihr Wissen weiter und halten das interdisziplinäre Team kohärent, leistungsfähig und fokussiert
• Sie überführen klinische Fragestellungen zügig in robuste Prototypen und entwickeln diese zu wettbewerbsfähigen KI-Lösungen weiter
• Sie bauen wiederverwendbare, datenschutzkonforme Infrastruktur und skalierbare Deployment-Pfade für das gesamte RACOON-Netzwerk auf
• Sie leisten Beiträge zu Top-Publikationen und halten dabei den klaren Fokus auf realen klinischen Impact (RACOON und verbundene Projekte)

...ist Ihr Profil gefragt

• Nachweisbare Erfahrung in der Führung oder Koordination von Software-Engineers bzw. technischen Teams
• Bereits erfolgreich abgeschlossene substanzielle End-to-End-Projekte
• Nachweisbare Impulse aus dem kommerziellen Umfeld oder dem Start-up-Sektor (Lieferfähigkeit unter realen Rahmenbedingungen, Produktverständnis)
• Starker akademischer Hintergrund (Master oder höher in (Medizin-)Informatik, Physik, Mathematik, Data Science oder vergleichbar) bevorzugt
• Eigenverantwortlich, hochmotiviert und systemisch denkend – Sie halten interdisziplinäre Teams auch unter Unsicherheit zusammen und produktiv
• Expertenkenntnisse in Python sowie modernen Deep-Learning-Frameworks (PyTorch oder TensorFlow); Erfahrung mit medizinischen Bilddaten (DICOM) und produktionsnahen Pipelines von Vorteil
• Aufgrund gesetzlicher Bestimmungen ist ein gültiger Nachweis der Masernimmunität / Masernschutzimpfung notwendig.

...wird Ihnen viel geboten

• Tarifvertrag TV-UKF
• 30 Tage Urlaub, 38,5 Stunden / Woche, Jahressonderzahlung, betriebliche Altersvorsorge
• Kostenloses Landesticket Hessen
• Einzigartiger Zugang zu nationalen, multi-institutionellen Bild- und klinischen Daten über die RACOON-Infrastruktur
• Hohe Autonomie und Gestaltungsspielraum in einer jungen, dynamischen Gruppe mit ungewöhnlich langfristiger Perspektive
• Die Chance, KI von der Forschung über die klinische Anwendung bis zur potenziellen Kommerzialisierung zu bringen
• Enge Zusammenarbeit mit Radiologinnen/Radiologen und Partnern an 39 Universitätskliniken – mit Sichtbarkeit in Top-Venues (RSNA, ECR, MICCAI)

• Uniklinik-Campus, Mensa, Cafés
• Work-Life-Balance, Teilzeitmöglichkeiten
• Gesundheitsförderung
• Corporate Benefits: Rabatte & Vergünstigungen bei beliebten Marken für unsere Mitarbeitenden
• Kitaplätze, Ferienbetreuung (Infos beim Familienservice) 
• Einblicke: Instagram, YouTube, LinkedIn
• FAQ´s für neue Beschäftigte

Werden Sie jetzt Teil unseres Teams!

Kontakt: Dr. Andreas Bucher
Mail: [email protected]
Bewerbungsfrist: 29.09.2026

 

Geforderte Unterlagen: Lebenslauf, Anschreiben inklusive Motivation (und ggf. relevanter Vorerfahrung), Arbeitszeugnisse und Zertifikate von Abschlüssen und ggf. Zusatzqualifikationen

 

Wir richten uns mit dieser Ausschreibung an Bewerbende jeden Geschlechts. 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.