Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in für Versorgungsforschung

Carl Von Ossietzky Universität Oldenburg

Deutschland

(See below for the English version)

An der Fakultät VI - Medizin und Gesundheitswissenschaften der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg sind im Department für Versorgungsforschung in der Abteilung AI4Health (Leitung Dr. Nils Strodthoff) zum nächstmöglichen Termin zwei Stellen als

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d)

(E 13 TV-L, 100 %)

für 3 Jahre zu besetzen. Die Stellen sind teilzeitgeeignet.

In der neu eingerichteten Abteilung AI4Health werden auf der einen Seite methodische Fragestellungen in den Bereichen selbstüberwachtes/label-effizientes Lernen sowie Erklärbarkeit von tiefen neuronalen Netzwerken (XAI) und auf der anderen Seite verschiedene Anwendungen im biomedizischen Bereich bearbeitet. Weitere Informationen zur Abteilung sind auf https://uol.de/ai4health zu finden.

Wir erwarten von Ihnen:

Voraussetzung ist ein überdurchschnittlich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Diplom (Uni)) in Informatik, Mathematik, Physik, Elektrotechnik oder verwandten Studiengängen. Erwartet werden Teamfähigkeit, analytisches Denken, eine selbstständige Arbeitsweise sowie sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift. Fachliche Voraussetzungen sind fundierte theoretische und praktische Kenntnisse im Bereich Machine Learning, insbesondere im Bereich tiefe neuronale Netzwerke, ebenso wie gute Programmierkenntnisse in Python und insbesondere Erfahrung mit Machine Learning Frameworks wie Pytorch oder Tensorflow.

Von Vorteil sind angewandte Kenntnisse im Bereich self-supervised Learning, Zeitreihenanalyse

(insbesondere von physiologischen Zeitreihen wie EKG, EEG), Transformer-Modelle, Graph Neural Networks und/oder Meta-Learning. Gute Deutschkenntnisse sind ebenfalls von Vorteil.

Ihre Aufgaben:

Sie arbeiten in der Abteilung AI4Health an den Schwerpunktthemen selbstüberwachtes Lernen (selfsupervised learning) oder Erklärbarkeit (XAI) jeweils in Kombinationen mit medizinischen

Anwendungsthemen z.B. im Bereich physiologischer Zeitreihen, und unterstützen in der Lehre. Die Lehrverpflichtung richtet sich dabei nach der LVVO. Der Tätigkeitsschwerpunkt liegt im Bereich Methodenentwicklung und wissenschaftliches Publizieren. Die Möglichkeit zur Promotion ist gegeben und ausdrücklich erwünscht.

Die Carl von Ossietzky Universität strebt an, den Frauenanteil im Wissenschaftsbereich zu erhöhen. Deshalb werden Frauen nachdrücklich aufgefordert, sich zu bewerben. Gem. § 21 Abs. 3 NGH sollen Bewerberinnen bei gleichwertiger Qualifikation bevorzugt berücksichtigt werden. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Fragen zur Ausschreibung richten Sie gerne an Dr. Nils Strodthoff (ai4health@uol.de Betreff: AI4H-001).

Bewerbungen mit den üblichen Unterlagen (CV, Motivationsschreiben, ggf. Publikationsliste,

Abschlusszeugnisse/Transcripts) sind bis zum 5. Januar 2022 bevorzugt per Mail zu richten an bewerbungenvf@uni-oldenburg.de (max. 2 pdf-Dateien bis 10 MB; Betreff: AI4H-001) oder Universität Oldenburg, Fakultät VI, Department für Versorgungsforschung, Dr. Nils Strodthoff, 26111 Oldenburg.

Für ausländische Hochschulabschlüsse wird vor der Einstellung eine Zeugnisbewertung der ZAB (Zentralstelle für ausländisches Bildungswesen) als Nachweis über die Gleichwertigkeit benötigt. Bitte beantragen Sie diese ggf. rechtzeitig. Nähere Informationen finden Sie unter https://www.kmk.org/zeugnisbewertung.

Wir weisen darauf hin, dass Bewerbungs- und Vorstellungskosten nicht übernommen werden können. Schriftliche Bewerbungsunterlagen werden nur zurückgesandt, wenn ein ausreichend frankierter Rückumschlag beigefügt ist.

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The Division AI4Health lead by Dr. Nils Strodthoff within the Department Health Services Research as part of the School of Medicine and Health Sciences of the Carl von Ossietzky Universität Oldenburg aims to fill two

PhD-positions (m/f/d)

(E 13 TV-L, 100 %)

for 3 years at earliest convenience. The positions are suitable for part-time employment.

About us:

In the recently founded division AI4Health, we investigate methodological questions in the domains of self-supervised/label-efficient learning as well as explainability of deep neural networks (XAI) in combination with applied topics in the biomedical domain. Further information on the division is available at https://uol.de/ai4health

What we expect from you:

We expect an outstanding university degree (MSc/Diploma) in computer science, mathematics,

physics, electrical engineering or related fields of study. We expect the ability to work in a team, an analytical way of thinking, an independent working style and very good English language skills, both written and spoken. Technical prerequisites are a profound theoretical as well as applied knowledge in the area of machine learning, in particular in the domain of deep neural networks, as well as good programming skills in Python and proficiency in machine learning frameworks such as Pytorch or Tensorflow.

Optional requirements is applied knowledge in the domains self-supervised learning, interpretability methods for deep neural networks, analysis of time series data (in particular physiological time series such as ECG, EEG), transformer models, graph neural networks and/or meta learning. Good German language skills are also considered as advantageous.

Your tasks:

You will work on key topics such as self-supervised learning or explainability (XAI) in each case in

combination with medical application topics for example in the analysis of physiological time series and support in teaching. The teaching obligations are based on the LVVO. The focus of activity lies in method development and scientific publishing. The positions allow working for a doctoral degree, which is also strongly encouraged.

The University of Oldenburg is dedicated to increasing the percentage of female employees in the field of science. Therefore, female candidates are strongly encouraged to apply. In accordance with Lower Saxony regulations (§ 21 Section 3 NHG) female candidates with equal qualifications will be preferentially considered. Applicants with disabilities will be given preference in case of equal qualification.

Specific questions on this position can be addressed to Dr. Nils Strodthoff (ai4health@uol.de subject: AI4H-001).

Please send your application documents (including CV, letter of motivation, list of publications, university and high school certificates) preferred via email to bewerbungen-vf@unioldenburg.de (max. 2 pdf files up to 10MB, subject: AI4H-001) or alternatively via postal mail to Universität Oldenburg, Fakultät VI, Department für Versorgungsforschung, Dr. Nils Strodthoff, 26111

Oldenburg. All applications received until the 5th of January 2022 will be considered.

For foreign university degrees, a certificate evaluation from the ZAB (Zentralstelle für ausländisches Bildungswesen) is required as proof of equivalence before employment. Unfortunately, it is not possible for us to check the equivalence of foreign qualifications, so we ask you to do this in advance. For more information, please visit https://www.kmk.org/zeugnisbewertung.

We stress that application and interview costs cannot be covered. Application documents received via postal mail will only be returned if a sufficiently stamped return envelope is included.


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