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

Universitätsklinikum Frankfurt; Frankfurt; Vor Ort; EUR 90.000 - 120.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Tarifvertrag TV-UKF

30 Tage Urlaub

38,5 Stunden / Woche

Jahressonderzahlung

betriebliche Altersvorsorge

Landesticket Hessen

Zusammenfassung

Universitätsklinikum Frankfurt sucht eine/n Senior Machine Learning Engineer zur Übernahme der End-to-End-Verantwortung für produktionsreife Deep-Learning-Pipelines (CT/MRT) mit multi-institutioneller Datenaufbereitung und deploymentnahen Lösungen.

Sie führen fachlich ein interdisziplinäres Team, wandeln klinische Fragestellungen in Prototypen um und arbeiten an wettbewerbsfähigen KI-Lösungen, die klinisch wirken und potenziell kommerzialisiert werden können.

Qualifikationen

• Nachweisbare Erfahrung in der Führung oder Koordination von Software-Engineers bzw. technischen Teams.
• Erfolgreich abgeschlossene substanzielle End-to-End-Projekte.
• Erfahrung im kommerziellen Umfeld oder Start-up-Umfeld und Produktverständnis.
• Starker akademischer Hintergrund (Master oder höher in Medizinischer Informatik, Physik, Mathematik, Data Science oder vergleichbar).
• Nachweis von eigenverantwortlicher, motivierter und systemischer Arbeitsweise.
• Kenntnisse in Python und modernen Deep-Learning-Frameworks (PyTorch oder TensorFlow); Erfahrung mit medizinischen Bilddaten (DICOM) und produktionsnahen Pipelines.
• Masernimmunität/Nachweis gemäß Vorgaben.

Aufgaben

• Sie übernehmen die volle End-to-End-Verantwortung für produktionsreife Deep-Learning-Pipelines (Schwerpunkt CT und MRT).
• Sie führen Software-/ML-Engineers fachlich und halten das interdisziplinäre Team kohärent.
• Sie überführen klinische Fragestellungen in robuste Prototypen und entwickeln KI-Lösungen weiter.
• Sie bauen datenschutzkonforme Infrastruktur und skalierbare Deployment-Pfade für das RACOON-Netzwerk auf.
• Sie tragen zu Top-Publikationen bei und fokussieren auf klinischen Impact.

Kenntnisse

Python

PyTorch

TensorFlow

DICOM

Produktionspipelines

Teamführung

Ausbildung

Master oder höher in Medizinischer Informatik/Physik/Mathematik/Data Science

Jobbeschreibung

…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)

Ihr Profil

• 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.

Benefits

• TarifvertragTV-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

Kontakt: Dr. Andreas Bucher

Mail: [e-mail]

Bewerbungsfrist: 29.09.2026

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.