(Medizin-)Informatiker als PhD (m/w/d) Machine Learning/KI-getriebene Datenanalyse/CDSS
PhD researcher in (medical) informatics at UKSH's Clinical Research IT section in Lübeck, building an in-house ML-driven clinical decision support system (CDSS) platform: integrating hospital EHR data (ETL/FHIR/OMOP) and researching ML/LLM methods using Python (PyTorch, scikit-learn), with publications and a doctorate.
- Compensation
- Not disclosed
- Location
- Lübeck, SCHLESWIG_HOLSTEIN, DEUTSCHLAND
- Work setup
- Hybrid
- Seniority
- Not specified
- Employment
- Not specified
- Experience
- Not specified
- Category
- Ml / AI
- Posted
Skills
Must have
- Completed Master's degree in Medical Informatics, Computer Science, or an equivalent field
- Practical experience in development and data analysis with machine learning methods, e.g. in Python (PyTorch, scikit-learn)
- Experience working with LLMs
- High degree of initiative, commitment and structured way of working
- Very good German and English language skills
Nice to have
- Ideally experience using EHR or time-series data in ML contexts
- Ideally experience with MLOps, containerization, or software development in regulated environments
- Ideally knowledge of healthcare IT: interoperability (e.g. HL7 FHIR), ETL, data models (e.g. OMOP CDM), data protection, clinical studies
Full description
Das Universitätsklinikum Schleswig-Holstein (UKSH) verbindet internationale Spitzenforschung mit interdisziplinärer Krankenversorgung. Wir sind einziger Maximalversorger und größter Arbeitgeber des Landes. Unsere rund 17.500 Mitarbeitenden stellen eine höchst individuelle Versorgung sicher - unverzichtbar für die Menschen in Schleswig-Holstein.
Die Sektion für Klinische Forschungs-IT (SKFIT) wird am UKSH Campus Lübeck eine eigene Plattform für ML-getriebene klinische Entscheidungsunterstützung aufbauen - von der Forschung bis in die Versorgung. Dafür suchen wir eine (Medizin-)Informatikerin/einen (Medizin-)Informatiker im Bereich der KI/ML-getriebenen Datenanalyse für klinische Entscheidungsunterstützungssysteme.
Warum diese Stelle besonders ist
Als Teil des UKSH dürfen wir Patientendaten inhouse analysieren und eigene klinische Entscheidungsunterstützungssysteme (CDSS) nicht nur erforschen, sondern nach § 6 GDNG und Art. 5 Abs. 5 MDR (VO (EU) 2017/745) auch vereinfacht in die Versorgung überführen. Dadurch können innovative Lösungen vergleichsweise schnell von der Idee bis in die klinische Anwendung gebracht werden, ein Umfeld, das in dieser Form bisher nur wenige Forschungsgruppen in Deutschland bieten.
Die SKFIT betreibt die langfristig angelegte klinische Forschungs-IT-Infrastruktur für Kliniker:innen und Forschende am UKSH Campus Lübeck und an der Universität zu Lübeck (Schwerpunkt Biobank- und Studienmanagement) und forscht zu KI-/ML-getriebener medizinischer Datenanalyse. Mit dieser Stelle zielen wir darauf ab, eine eigene ML-getriebene CDSS-Plattform aufzubauen.
Start in unserem Team
Kommen Sie in unser Team und unterstützen Sie uns zum nächstmöglichen Zeitpunkt, zunächst für drei Jahre.
Das bieten wir Ihnen:
- Möglichkeit zur Promotion (Die Stelle ist als Promotionsstelle angelegt, die Betreuung erfolgt direkt im Haus. Prof. Dr. Fudickar ist Zweitmitglied der Sektion MINT der Universität zu Lübeck (inkl. Promotionsrecht), assoziiert mit dem Institut für Medizinische Informatik und PI am Fraunhofer IMTE.) sowie weitere Fort- und Weiterbildungsangebote Zugang zu den Gesundheitsdaten und der Infrastruktur des zweitgrößten Universitätsklinikums Deutschlands
- Eingruppierung in die Entgeltgruppe E13 TV-L, bei Erfüllung der tariflichen Voraussetzungen
- Eine Vollzeitbeschäftigung, zzt. 38,5 Stunden/Woche; eine Teilzeittätigkeit kann im Rahmen bestimmter Arbeitszeitmodelle vereinbart sein
- Anteiliges Mobiles Arbeiten
- Weitere spannende Benefits des UKSH finden Sie hier:Benefits (uksh.de)
Das erwartet Sie:
- Aufbau einer professionellen Plattform zur klinischen Entscheidungsunterstützung als Eigenentwicklung am UKSH, in Kooperation mit der AMPEL-Plattform des Universitätsklinikums Leipzig