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Das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ) in Heidelberg sucht ab Januar 2027 eine:n motivierte:n Softwareentwickler:in / Research Software Engineer (m/w/d) für medizinische Bildgebungs- und Analyseplattformen.
Sie arbeiten an der verteilten Infrastruktur, integrieren KI-Methoden und betreiben containerisierte Anwendungen in einer Kubernetes-basierten Umgebung. Bewerberinnen und Bewerber mit starkem Fokus auf robuste Softwareentwicklung und plattformgebundenem Betrieb sind willkommen.
Das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ) ist eines der größten Krebsforschungszentren Europas. „Forschen für ein Leben ohne Krebs“ ist unsere Mission und hierfür arbeiten unsere Weltklassewissenschaftler:innen gemeinsam mit allen Mitarbeitenden.
Wir erforschen, wie Krebs entsteht, erfassen Krebsrisikofaktoren und suchen nach neuen Strategien, die verhindern, dass Menschen an Krebs erkranken. Wir entwickeln neue Methoden, mit denen Tumore präziser diagnostiziert und Krebspatient:innen erfolgreicher behandelt werden können.Jeder Beitrag zählt– ob in der Forschung, in der Administration oder der Infrastruktur. Das macht unsere tägliche Arbeit so bedeutungsvoll und spannend.
Die Abteilung "Medizinische Bildverarbeitung" (Medical Image Computing – MIC) entwickelt Methoden und Softwarelösungen an der Schnittstelle von medizinischer Bildgebung, künstlicher Intelligenz, Cloud-Technologien und moderner Forschungsinfrastruktur.
Für den Betrieb und die Weiterentwicklung unserer verteilten Bildgebungs- und Analyseplattformen suchen wir ab Januar 2027 eine:n motivierte:n Softwareentwickler:in / Research Software Engineer (m/w/d) für medizinische Bildgebungs- und Analyseplattformen.
Unsere Plattformen basieren auf dem Open-Source-Toolkit Kaapana, einer Kubernetes-basierten Plattform für medizinische Datenanalyse, KI-Workflows sowie föderierte Analyse- und Lernszenarien. Auf dieser gemeinsamen technischen Basis betreiben wir mehrere standortübergreifende Forschungsinfrastrukturen, die lokale Instanzen an den beteiligten Standorten mit zentralen Komponenten verbinden. Zwei aktuelle Beispiele: RACOON (Radiological Cooperative Network) ist die bundesweite Bildgebungsplattform des Netzwerks Universitätsmedizin (NUM). RACOON verbindet lokale Standorte an den deutschen Universitätskliniken mit zentralen Komponenten in RACOON-CENTRAL und unterstützt multizentrische Forschungsprojekte, klinische Studien, strukturierte Befundung, Annotation, KI-gestützte Bildanalyse und die standardisierte Nachnutzung radiologischer Daten. RACOON-AI ist die zentrale KI-Plattform innerhalb dieser Infrastruktur. NCT IDAI (Image Data and Analysis Infrastructure for NCT) stellt die gemeinsame Bildgebungs- und Analyseinfrastruktur für das Nationale Centrum für Tumorerkrankungen bereit und verbindet die NCT-Standorte für standortübergreifende onkologische Forschung.
Die technischen Aufgaben sind in beiden Infrastrukturen ähnlich. Im Wesentlichen unterscheiden sich die angebundenen Standorte und die fachlichen Anwendungsfälle. Ihr Schwerpunkt ergibt sich aus Ihrem Profil und dem Projektbedarf.
Diese Position ist keine Data-Science-, Modelltraining- oder Promotionsstelle. Der Schwerpunkt liegt auf robuster Softwareentwicklung, Plattformbetrieb, Methodenintegration, Support und technischer Koordination innerhalb produktiv genutzter, standortübergreifender medizinischer Forschungsinfrastrukturen.
Sie passen besonders gut zu uns, wenn Sie Freude an robuster Forschungssoftware, verteilten Infrastrukturen und der Zusammenarbeit mit klinischen, wissenschaftlichen und technischen Partnern haben.
Mitarbeit an standortübergreifenden Forschungsinfrastrukturen mit hoher Relevanz für medizinische Bildgebung, KI und datengetriebene klinische Forschung
Arbeit an zentralen Plattformen für multizentrische Forschungsprojekte und klinische Studien, von der bundesweiten Radiologie-Plattform des NUM bis zur onkologischen Forschungsinfrastruktur des NCT
Möglichkeit, innovative Methoden aus dem Medical Image Computing in die Infrastruktur deutscher Universitätskliniken und Krebszentren zu bringen
Arbeit an einer modernen, containerisierten Open-Source-Plattform auf Basis von Kaapana
Ein interdisziplinäres Umfeld mit Expert:innen aus Informatik, medizinischer Bildgebung, KI, Radiologie, Onkologie und Forschungsdatenmanagement
Gestaltungsspielraum bei der Weiterentwicklung produktiv eingesetzter Forschungsplattformen
Ein dynamisches Arbeitsumfeld an der Schnittstelle von Forschung, Softwareentwicklung, Plattformbetrieb, Support und klinischer Anwendung
Dr. Peter Neher
Telefon: +49 (0)6221/42-2330
Befristung: Die Stelle ist zunächst auf 2 Jahre befristet. Eine Verlängerung ist möglich.
Bewerbungsschluss: 20.11.2026