Studentische Hilfskraft (m / w / d) – LLM-Semantik & klinische Ontologien (Radiologie / Onkolog[...]

Technical University of Munich; München; Vor Ort; EUR 20.000 - 40.000; Teilzeit

Zusammenfassung

Eine technische Hochschule in München sucht eine studentische Hilfskraft für ein Forschungsprojekt zur Überprüfung der Semantik großer Sprachmodelle (LLMs) mit klinischen Ontologien in der Radiologie/Onkologie. Anforderungen umfassen Kenntnisse in Python und Universität Einschreibung. Flexible Arbeitszeiten und Zugang zu modernen Tools werden angeboten.

Leistungen

Flexible Arbeitszeiten

Zugang zu GPUs und modernen Tools

Einblick in die klinische AI-Forschung

Qualifikationen

• Einschreibung als Student in einem relevanten Studiengang.
• Grundkenntnisse in Python erforderlich.
• Deutsch auf C2-Niveau für Dokumentation/Koordination.

Aufgaben

• Unterstützung bei der Ontologie-Zuordnung und Datenpflege.
• Vorbereitung und Qualitätssicherung der Annotationen.
• Forschung und Dokumentation von Ergebnissen auf Deutsch/Englisch.

Kenntnisse

Python

Kennen Sie CSV/JSON

Deutsch C2

Englischkenntnisse

Ausbildung

Einschreibung in Informatik, Medizinische Informatik oder ähnliche

Jobbeschreibung

Awesome research project in clinical LLM

Studentische Hilfskraft (m / w / d) – LLM-Semantik & klinische Ontologien (Radiologie / Onkologie) – bis 20 Std. / Woche. Duration : 6 months

Student assistant (up to 20 h / week) : test LLM semantics with clinical ontologies in radiology / oncology—ontology mapping, data curation, annotation QA, simple Python, and evaluating embeddings. Python required; NLP is a plus. Please send your .txt CV to .

Student assistant (m / f / d) for BMBF project at TUM : Testing LLM semantics with clinical ontologies (radiology / oncology). Tasks : Ontology mapping, data preparation, annotation QA, small Python scripts and evaluation of embeddings. Must-haves : Enrolment, Python, CSV / JSON, German C2. Working mode : Presence in Munich (Einsteinstraße), no purely remote work. Scope : up to 20 hours / week.

We are looking for a student assistant to support a project reviewing the semantics of large language models (LLMs) using clinical ontologies in radiology / oncology.

Tasks include data preparation, annotation / quality assurance and simple experiments (embeddings vs. reference ontologies).

Duration : 6 Months

Your tasks

• Support with ontology mapping & data maintenance (radiological / oncological texts)
• Preparation & quality assurance of annotations; simple scripts for data cleansing
• Research & documentation of results in German / English

Your profile

Must-haves (required)

• Enrollment in computer science, medical informatics, data science or similar (student assistant) – Basic knowledge of Python and working with CSV / JSON – German C2 (for documentation / coordination), good English skills – careful, structured way of working; availability
• Up to 20 hours per week
• Willingness to be present regularly at Munich (Einsteinstraße)

Plus (not required)

• Experience with medical terminology / ontologies or NLP
• Experience with annotation / QA and clean code habits

We offer

• Flexible working hours (on-site), central location (Einsteinstraße)
• Insight into clinical AI research and teamwork

Access to GPUs and modern tools

Application

Please send your CV, preferably as a .txt file, to and, preferably, write the email yourself.

The position is suitable for severely disabled persons. Severely disabled applicants will be given preference if they are otherwise essentially equally qualified, capable and professionally competent.

Data protection : Please note the data protection information for applicants at TUM

Equality : We promote equal opportunities and diversity.

Fixed-term contract : Employment as a student assistant (SHK) in accordance with the applicable TUM guidelines.