zum nächstmöglichen Zeitpunkt an der Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie gesucht.

Wir suchen eine*n hochmotivierte*n Doktorand*in für ein innovatives Forschungsprojekt an der Schnittstelle zwischen Informatik und klinischer Radiologie, das darauf abzielt, den Zugang zu Bildgebungsdaten, deren Strukturierung und Exploration in realen Gesundheitsumgebungen mit Schwerpunkt Lungenerkrankungen grundlegend zu verändern. Das Projekt ist eingebettet in eine starke interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Medizinischer Informatik, KI-Forschung und klinischer Praxis. Mit Zugang zu multimodalen Patientendaten

• darunter Thoraxröntgenbilder, CT/MRT-Scans, Radiologiebefunde, eingescannten Patientenbriefen und Krankenhaus-IT-Systemen - bietet dieses Projekt eine einzigartige Gelegenheit, an grundlegenden Technologien mit unmittelbarer klinischer Relevanz zu arbeiten.

Diese Position ist Teil einer langfristigen Initiative zum Aufbau der nächsten Generation von Informationsinfrastrukturen für die Radiologie. Sie arbeiten eng mit klinischen Partnern und technischen Kolleg*innen zusammen, um intelligente Systeme zu entwickeln, die Daten anhand der realen Fragestellungen von Radiolog*innen verstehen, abrufen und organisieren. Entwicklung multimodaler, mehrsprachiger Retrieval-Modelle zur Verknüpfung von Bildgebungsdaten mit Freitextbefunden, eingescannten klinischen Dokumenten und Patientenbriefen, um einen natürlichen und intelligenten Informationszugang zu ermöglichen Erstellung von abfragegesteuerten Extraktionspipelines zur strukturierten Aufbereitung umorganisierter klinischer Informationen, inklusive Unterstützung für klärende Rückfragen und leichter agentenbasierter Anreicherung aus externen Wissensquellen Zusammenarbeit mit Krankenhaus-IT-Diensten zur Integration der Forschungsergebnisse in klinische Radiologiesysteme (z.B. PACS/RIS) über modulare APIs und eingebettete Schnittstellen, um reale Validierung und Feedbackzyklen zu ermöglichen Mitarbeit an universitären Forschungsaktivitäten, z.B. Publikation wissenschaftlicher Arbeiten sowie Präsentation von Ergebnissen auf internationalen Konferenzen Unterstützung in der akademischen Lehre, z.B. Betreuung von Studierenden, Mitwirkung an Übungen oder Seminaren im Bereich medizinischer Informatik, KI oder Bildverarbeitung Ein Masterabschluss (oder gleichwertig) in Informatik, Medizinischer Informatik, Computerlinguistik oder einem verwandten Fachgebiet Starkes Interesse an Information Retrieval, Natural Language Processing, multimodalem maschinellen Lernen oder Mensch-Maschinen-Interaktion Erfahrung mit modernen Machine-Learning-Frameworks (z.B. PyTorch, TensorFlow), NLP-Bibliotheken (z.B. Hugging Face) oder medizinischen Bildgebungstools ist empfehlenswert Fähigkeit, sowohl selbständig als auch interdisziplinär im Team zu arbeiten, mit guten Kommunikationsfähigkeiten in Englisch; Deutschkenntnisse wünschenswert Eine interdisziplinäre Forschungsumgebung in enger Zusammenarbeit mit klinischen und technischen Expert*innen Zugang zu umfangreichen realen Datensätzen, einschließlich annotierter Bildgebung, klinischer Befunde und multimodaler Patientendaten sowie institutionellen Ressourcen, wie Hochleistungsrechenclustern Betreuung und Mentoring durchführender Forschender in Informatik und Radiologie Möglichkeit zur Promotion Möglichkeiten zur Veröffentlichung und Präsentation auf hochrangigen Konferenzen in den Bereichen medizinische Bildgebung, KI, Computer Vision und Natural Language Processing (z.B. MICCAI, NeurIPS, CVPR, ACL) Tarifvertragliche Vergütung nach TV-L E13, attraktive betriebliche Altersvorsorge 30 Tage Urlaub Nachhaltig unterwegs: Jobticket (Deutschlandticket) Familienfreundliches Arbeitsumfeld: Kooperationen zur Kinderbetreuung, Zuschuss zur Kinderferienbetreuung, Beratung für Beschäftigte mit pflegebedürftigen Angehörigen Vielfältige Gesundheits-, Präventions

• und Sportangebote