Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Doktorand (w/m/d)im Bereich KI-gestützte Verbesserung der Dosimetrie mittels SPECT/CT

Eckdaten der angebotenen Stelle

ArbeitgeberUniklinikum Würzburg
Postleitzahl
OrtWürzburg
BundeslandBayern
Gepostet am16.04.2025
Remote Option?-
Homeoffice Option?-
Teilzeit?-
Vollzeit?-
Ausbildungsstelle?-
Praktikumsplatz?-
Unbefristet?-
Befristet?-

Stellenbeschreibung

Bewerbungsfrist: 15.05.2025

Die Klinik und Poliklinik für Nuklearmedizin des Universitätsklinikums Würzburg sucht engagierte Promotionskandidat*innen (w/m/d) zur Mitarbeit in der AG Tran-Gia (Heisenberg-Professur für Multimodale Bildgebung und Theranostik). Die Stelle ist Teil eines innovativen Projekts zur KI-gestützten Optimierung der Dosimetrie von Therapien mit Radiopharmazeutika.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Doktorand (w/m/d) im Bereich KI-gestützte Verbesserung der Dosimetrie mittels SPECT/CT

Wir bieten:
  • Promotionsstelle (75 % TV-L E13, zunächst befristet auf 3 Jahre) in einem interdisziplinären, dynamischen Forschungsteam.
  • Zugang zu modernsten Bildgebungsverfahren und klinischen Daten.
  • Hochleistungsrechner für KI-Training und Bildverarbeitung.
  • 3D-Druck-Labor zur Entwicklung von Phantomen und Forschungsprototypen.
  • Einbindung in das strukturierte Promotionsprogramm der Graduate School of Life Sciences (GSLS) der Universität Würzburg.
  • Unterstützung bei Fortbildungen, Konferenzbesuchen und Karriereplanung.
  • Zusammenarbeit mit nationalen und internationalen Partnern.
  • Unter bestimmten Voraussetzungen ist eine Anrechnung auf den Fachkundeerwerb für Medizinphysik-Experten (MPE) möglich.
Ihr Profil:
  • Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder gleichwertig) in Medizinphysik, Informatik, Physik, Medizintechnik oder verwandten Disziplinen.
  • Interesse an medizinischer Bildgebung und KI-Anwendungen im Gesundheitswesen.
  • Erfahrung mit Python und ML-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow).
  • Kenntnisse in Nuklearmedizin oder SPECT/CT von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.
  • Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Deutschkenntnisse sind wünschenswert.
Ihre Aufgaben
  • Entwicklung und Validierung von KI-Methoden zur Verbesserung der internen Dosimetrie bei der Radioligandentherapie, insbesondere auf Basis quantitativer SPECT/CT-Daten.
  • Anwendung und Weiterentwicklung von Algorithmen zur Bildverbesserung, Segmentierung und quantitativen Analyse.
  • Integration der entwickelten Verfahren in klinische Dosimetrie-Workflows
  • Präsentation der Forschungsergebnisse auf Konferenzen sowie Publikation in Fachzeitschriften
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Katrin Höpfl
Leitung Finanzen und Controlling
Tel: +49931 201 35003


Die Vergütung erfolgt nach den einschlägigen Tarifverträgen. Schwerbehinderte Bewerber/-innen werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.