Wissenschaftliche/-r Mitarbeiter/-in – Postdoc (w/m/d)

Universitätsklinikum Aachen AöR; Aachen; On-site; EUR 52,000 - 68,000; Full time

Job summary

Universitätsklinikum Aachen lädt ein, eine/n Wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in – Postdoc (w/m/d) in der Nachwuchsgruppe für Entwicklung prädiktiver Modelle und kardiovaskulärer digitaler Zwillinge im Projekt PARROT zu besetzen. Einsatzort ist die Klinik für Anästhesiologie, mit 100% der tariflich vereinbarten Arbeitszeit und EG 13 (TV-L).

Sie arbeiten an der Entwicklung, Kalibrierung und Validierung mechanistischer und datengetriebener Modelle, bauen patientenspezifische digitale Zwillinge auf

Qualifications

• Promotion in einem relevanten Fach wie Mathematik, Informatik oder Data Science.
• Erfahrung in mathematischer, simulationsbasierter oder prädiktiver Modellierung.
• Fundierte Kenntnisse in Statistik und Machine Learning.
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und Java.
• Erfahrung mit PyTorch/TensorFlow und reproduzierbaren Workflows (Git).
• Interesse an kardiovaskulärer Physiologie und klinischer Entscheidungsunterstützung.

Responsibilities

• Entwicklung, Kalibrierung und Validierung mechanistischer, datengetriebener und hybrider Modelle.
• Aufbau kardiovaskulärer digitaler Zwillinge und Simulation von Therapieszenarien.
• Technische Umsetzung in Python; ggf. MATLAB, Julia oder C++; Reproducible Workflows
• Publikation, Präsentation der Ergebnisse sowie Mitarbeit an Drittmittelanträgen.
• Anleitung von Studierenden und Koordination von Arbeitspaketen.

Skills

Python

Java

PyTorch

TensorFlow

Git

Statistics

Machine Learning

Interdisciplinary teamwork

Education

Promotion in Math/CS/Data Science

Tools

MATLAB

Julia

C++

OpenFOAM

COMSOL

CircAdapt

SimVascular

Job description

In derKlinik für Anästhesiologiebesetzen wir in der Nachwuchsgruppe von PD Dr. Mare Mechelinck eine Stelle als

Wissenschaftliche/-r Mitarbeiter/-in – Postdoc (w/m/d)

für die Entwicklung prädiktiver Modelle und kardiovaskulärer digitaler Zwillinge mit Methoden der mathematischen Modellierung & KI (Projekt PARROT)

Einsatzort: Klinik für Anästhesiologie, im Projektteam PARROT (Patient-centred perioperative Assessment for individualized Risk reduction and decision support using Operational Digital Twins).

Arbeitszeit: 100% der vollen tariflich vereinbarten Arbeitszeit (zzt. 38,5 Std./W.)

Befristung: zunächst unter Berücksichtigung des WissZeit für 2 Jahre mit Option auf Verlängerung und Habilitation

Einstieg: zum nächstmöglichen Zeitpunkt

Vergütung: EG 13 (TV-L)

Ihre Aufgaben

Ihre Hauptaufgabe ist die Entwicklung, Kalibrierung und Validierung mechanistischer sowie datengetriebener Modelle - von kardiovaskulären digitalen Zwillingen bis zu hybriden Prädiktionssystemen - um perioperative Risiken patientinnen/-patientenspezifisch zu modellieren und klinische Entscheidungsunterstützung durch innovative Simulationsverfahren zu ermöglichen.

• Entwicklung, Kalibrierung und Validierung mechanistischer, datengetriebener und hybrider Modelle (inkl. Unsicherheitsquantifizierung, Modellgüte und Generalisierbarkeit)
• Aufbau kardiovaskulärer digitaler Zwillinge:
  • Patientinnen/-patientenspezifischer Modellinstanzen
  • Aktualisierung mit longitudinalen Daten
  • Simulationsszenarien zu individuellen Therapien
• Technische Umsetzung in Python, zusätzlich ggf. MATLAB, Julia oder C++:
  • Mit Versionskontrolle, Dokumentation und reproduzierbaren Arbeitsabläufen
  • Bei Bedarf HPC, Cloud oder Containerisierung
• Publikation und Präsentation der Ergebnisse, sowie Mitarbeit an Drittmittelanträgen und Projektberichten.
• Anleitung von Studierenden und wissenschaftlichen Mitarbeitenden, sowie Koordination von Arbeitspaketen und Dokumentation von Ergebnissen, Code, Datenflüssen und Modellannahmen
• Berücksichtigung von Datenschutz, Datenmanagement sowie ethischer und regulatorischer Anforderungen

Ihr Profil

• Abgeschlossene Promotion in Mathematik, Angewandter Mathematik, Informatik, Data Science, Computational Biology/Medicine, Biomedical Engineering, Medizinischer Informatik, Biometrie oder einer vergleichbaren Fachrichtung
• Erfahrung in mathematischer, simulationsbasierter und/oder prädiktiver Modellierung, idealerweise mit biomedizinischem, physiologischem oder klinischem Bezug
• Fundierte Kenntnisse in Statistik und Machine Learning (u.a. Zeitreihenanalyse, Bayes’sche Inferenz, Prädiktionsmodelle, Modellvalidierung und Unsicherheitsquantifizierung)
• Sehr gute Programmierkenntnisse, insbesondere in Python (NumPy, SciPy, pandas, scikit-learn), sowie Java/ Java Enterprise
• Erfahrung mit PyTorch/ TensorFlow und reproduzierbaren Workflows (z.B. Git)
• Interesse an kardiovaskulärer Physiologie, perioperativer Medizin und klinischer Entscheidungsunterstützung sowie Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit
• Publikationserfahrung in peer reviewten Fachzeitschriften
• Sehr gute Deutsch- (B2) und Englischkenntnisse (C1) in Wort und Schrift
• Wünschenswert wäre:
  • Erfahrung mit:
    • Klinischen/ perioperativen Daten
    • Digitalen Zwillingen und patientenspezifischer Modellierung
    • Kardiovaskulären Simulationsplattformen (z.B. CircAdapt, SimVascular, OpenFOAM, COMSOL)
    • VVUQ (Verification, Validation and Uncertainty Quantification)
    • HPC, Cloud-Infrastrukturen, Containerisierung (z.B. Docker) oder Near-Real-Time-Simulationen (z.B. MPI/OpenMP oder HPC-Cluster)
    • MATLAB/ Simulink oder Julia für Prototyping und Simulationen
    • C++ für beispielsweise Echtzeit-Analysen
  • Kenntnisse zu Datenschutz, Datenmanagement und ethischen Anforderungen im Umgang mit klinischen Forschungsdaten
• Selbstständige, strukturierte und zuverlässige Arbeitsweise mit Eigeninitiative und der Bereitschaft, eigene Ideen einzubringen
• Freude an interdisziplinärer Teamarbeit und kollaborativer Problemlösung

Wir bieten…

• Sie arbeiten an einer methodisch herausfordernden, wissenschaftlich anspruchsvollen und zugleich klinisch hochrelevanten Fragestellung - in enger interdisziplinärer Zusammenarbeit mit beispielsweise Ärztinnen/Ärzten, Datenwissenschaftlerinnen/Datenwissenschaftlern und -ingenieurinnen/ingenieuren sowie mit dem Institut für Medizinische Informatik (IMI), welches die Position mitbetreut.
• Eine sinnstiftende Aufgabe mit dem Ziel, die Patientinnen/-patientenversorgung langfristig durch ein Entscheidungsunterstützungssystem zu verbessern – eingebettet in ein interdisziplinäres Team, mit großem Gestaltungsspielraum, Co-Betreuung durch das IMI, Möglichkeit zur Habilitation und einer familienfreundlichen Arbeitsumgebung

Warum diese Stelle?

• Einzigartige Datenbasis: Zugriff auf einen multimodalen, qualitätsgesicherten perioperativen Datensatz mit longitudinalen Daten von über 1.000 kritisch kranken Patientinnen/Patienten
• Interdisziplinär: direkter Austausch mit der Anästhesiologie; Übersetzung klinischer Fragestellungen in Modelle
• Co-Betreuung durch das IMI: regelmäßiger fachlicher Austausch und Fortbildungen in Medizininformatik, Data Science und Regulatory Science
• Perspektive: großer Gestaltungsspielraum und Möglichkeit zur Habilitation
• Klinische Relevanz: Übersetzung relevanter medizinischer Probleme in Modelle, die die Patientinnen/-patientenversorgung verbessern

Kontakt:

Uniklinik RWTH Aachen, Direktor der Klinik für Anästhesiologie, Herr Univ.-Prof. Dr. med. Jan Larmann, Ph.D, Pauwelsstraße 30, 52074 Aachen.

Bei Fragen steht Ihnen Frau PD. Dr. Mare Mechelinck gerne zur Verfügung:
E-Mail: [e-mail]
Telefon: [phone]

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung!

Diese Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.

Die Uniklinik RWTH Aachen fördert Chancengerechtigkeit und Vielfalt. Bewerbungen von Frauen sind ausdrücklich erwünscht und werden nach Maßgabe des LGG bevorzugt berücksichtigt.

Bewerbungen schwerbehinderter Menschen sind uns willkommen und werden bei gleicher Eignung vorrangig berücksichtigt.

Eine Beschäftigung unterhalb der oben angegebenen Wochenarbeitszeit ist grundsätzlich möglich.

Diese Stellenausschreibung wurde unter Einsatz eines KI gestützten Systems erstellt. Die finale inhaltliche Prüfung und Verantwortung liegen beim Universitätsklinikum Aachen.