Research Associate (gn*) AI, Computer Vision and Computational Neuropathology

Universitätsklinikum Münster

Münster

Vor Ort

EUR 52.000 - 70.000

Vollzeit

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Benefits dieser Stelle

Tarif TV-L E13
30 Urlaubstage + 2 zusätzliche Tage an
Fort- und Weiterbildung
Betriebliche Gesundheitsförderung
Jobticket
Jobrad
Betriebsveranstaltungen
Cafeteria
Notfall-Kinderbetreuung

Zusammenfassung

Universitätsklinikum Münster sucht eine/n Research Associate (gn*) AI, Computer Vision und Computational Neuropathology zur Mitarbeit am Institut für Neuropathologie. Die Stelle ist befristet auf 3 Jahre, Vollzeit (38,5 Std./Woche) mit TV-L E13.

Sie entwickeln Deep-Learning‑Methoden zur Analyse histologischer Whole-Slide-Bilder und arbeiten interdisziplinär. Sie verfügen über einen Masterabschluss in Informatik, Data Science oder verwandten Fach, solide ML/CV‑Kenntnisse, Python‑Erfahrung und

Qualifikationen

  • Masterabschluss in Informatik, Data Science, Mathematik oder verwandtem Fach.
  • Starke Grundlagen in ML und Computer Vision.
  • Praxis in Python und Deep-Learning-Frameworks.
  • Interesse an rigoroser statistischer Auswertung und reproduzierbarer Forschung.
  • Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise sowie Teamfähigkeit.
  • Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
  • Vorteilhaft: Erfahrung mit großen Bilddatensätzen, Foundation Models oder MIL.

Aufgaben

  • Entwicklung von ML-Ansätzen für histologische WSI-Analysen, inkl. MIL und Foundation Models.
  • Aufbau reproduzierbarer Pipelines für Vorverarbeitung, QC und Feature-Extraktion.
  • Bewertung von Robustheit, Bias und Generalisierung über Zentren/Scanner.
  • Verwaltung der digitalen Pathologie-Infrastruktur.
  • Beiträge zu Veröffentlichungen, Software und Konferenzbeiträgen.

Kenntnisse

Machine learning
Computer vision
Python
Deep learning
English (written/spoken)
Teamwork

Ausbildung

Masterabschluss in Informatik / Data Science / Mathematics / Bioinformatics oder verwandtem Fach

Jobbeschreibung

Research Associate (gn*) AI, Computer Vision and Computational Neuropathology Job Description Research Associate (gn*) AI, Computer Vision and Computational Neuropathology 12801 Posting Start Date: 11/4/26

Fixed-term contract for 3 years | Full-time, 38.5 hours per week | Salary according to TV-L E13 | Institute of Neuropathology

We are UKM. We have a clear social mission and, with our focus on healthcare, research, and teaching, we bear a unique responsibility.

To meet our high standards every day, we are looking forward to your expertise in AI and computer vision at the Institute of Neuropathology. We develop deep learning methods that improve the diagnostic yield of brain biopsies – ideally with you on board!

RESEARCH PROJECT: DISEASE RECOGNITION FROM REACTIVE CNS TISSUE

Brain biopsies may contain only reactive tissue adjacent to a lesion, preventing a definitive diagnosis by conventional histopathological assessment. Our project uses pathology foundation models and weakly supervised deep learning to recognise the underlying disease in such tissue from whole-slide images (preprint: arxiv.org/abs/2609.02390 ).

The project will be carried out in close collaboration with the Computer Vision and Machine Learning Systems group at the University of Münster (Prof. Dr. Benjamin Risse and Dr. Jan Ernsting), providing an interdisciplinary environment for developing and applying advanced AI methods to clinically relevant challenges.

RESPONSIBILITIES:
  • Develop machine learning approaches for histological whole-slide image analysis, including weakly supervised classification using pathology foundation models and multiple instance learning (MIL)
  • Build reproducible pipelines for image preprocessing, quality control and feature extraction
  • Evaluate model robustness, bias and generalisation across centres, scanners and frozen sections, and apply interpretability methods
  • Manage the digital pathology infrastructure of the institute (slide scanners, computing servers)
  • Contribute to prospective observational evaluation, reproducible research software, scientific publications and conference presentations
REQUIREMENTS:
  • A Master's degree or equivalent qualification in computer science, data science, mathematics, bioinformatics or a related discipline
  • Strong theoretical foundations in machine learning and computer vision
  • Practical experience with Python programming and deep learning frameworks
  • Interest in rigorous statistical evaluation and reproducible scientific research
  • An independent and structured working approach, strong communication and teamwork skills, and enthusiasm for interdisciplinary research
  • Good written and spoken English skills
  • Experience with large image datasets, computational pathology, foundation models, multiple instance learning or image registration is an advantage

Prior medical knowledge is not required.

WE OFFER:
  • Salary according to TV-L E13, extra annual payment, and company pension plan (VBL)
  • 30 days of vacation per year, plus two additional days off on Christmas Eve and New Year's Eve
  • A wide range of training and professional development opportunities
  • A respectful and appreciative work environment within a diverse team
  • Support and advisory services for health and work-life balance
  • Additional benefits such as sports programs, job ticket, jobrad, company events, cafeteria, and emergency childcare
ADDITIONAL RESEARCH BENEFITS:
  • An opportunity to address a clinically relevant challenge at the intersection of AI, computer vision, neuropathology and molecular research, with the potential for meaningful clinical impact
  • Close collaboration with internationally recognised research groups specialising in AI, neuropathology and molecular research, as well as an established network of partner neuropathology centres
  • An interdisciplinary research environment with established analysis workflows and access to extensive histological image datasets
  • Opportunities to develop innovative methodological approaches and shape your own research directions

For inquiries, please contact: Prof. Dr. Christian Thomas, Institute of Neuropathology, christian.thomas@ukmuenster.de or Prof. Dr. Benjamin Risse, Institute for Geoinformatics and Department of Computer Science, b.risse@uni-muenster.de

BESTE BEDINGUNGEN: Spannende Projekte Fort- und Weiterbildung Interdisziplinäre Zusammenarbeit Teil der Forschungsinnovation Weitere Vorteile

(*gn=geschlechtsneutral)

Infos zum Bewerbungsprozess


Chancengleichheit:
Chancengleichheit ist Bestandteil unserer Personalpolitik. Das UKM unterstützt die Vereinbarkeit von Beruf und Familie und ist seit 2010 als familienbewusstes Unternehmen zertifiziert. Es besteht grundsätzlich die Möglichkeit der Teilzeitbeschäftigung. In Bereichen, in denen Frauen unterrepräsentiert sind, werden sie im Rahmen der gesetzlichen Vorschriften bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung im Rahmen der gesetzlichen Vorschriften ebenfalls bevorzugt.

  • Aufgrund der gesetzlichen Vorgaben des Masernschutzgesetzes ist eine Tätigkeit bei uns nur mit vollständigem Impfschutz gegen Masern möglich.
  • Wir behalten uns vor, das Auswahlverfahren zu beenden, sobald eine geeignete Person gefunden wurde.
  • Bewerbungen per E-Mail oder Post können nicht berücksichtigt werden.
  • Vergütung nach TV-L. Die Eingruppierung erfolgt unter Berücksichtigung der Aufgabenübertragung und Qualifikation. Die Zuordnung zu den Stufen der Entgelttabelle erfolgt unter Berücksichtigung der einschlägigen Berufserfahrung.


Einsatz von Künstlicher Intelligenz:
Die Qualitätssicherung dieser Stellenausschreibung wurde durch KI unterstützt. Erstellung, Prüfung und Freigabe erfolgten durch Mitarbeitende des UKM.

Universitätsklinikum Münster
Albert-Schweitzer-Campus 1 | 48149 Münster | www.ukm.de

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