Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Doktorand (w/m/d)im Bereich KI-gestützte Verbesserung der Dosimetrie mittels SPECT/CT
Eckdaten der angebotenen Stelle
Arbeitgeber | Uniklinikum Würzburg |
Postleitzahl | |
Ort | Würzburg |
Bundesland | Bayern |
Gepostet am | 16.04.2025 |
Remote Option? | - |
Homeoffice Option? | - |
Teilzeit? | - |
Vollzeit? | - |
Ausbildungsstelle? | - |
Praktikumsplatz? | - |
Unbefristet? | - |
Befristet? | - |
Stellenbeschreibung
Bewerbungsfrist: 15.05.2025Die 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:
Die Vergütung erfolgt nach den einschlägigen Tarifverträgen. Schwerbehinderte Bewerber/-innen werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
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.
- 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.
- 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
Katrin Höpfl
Leitung Finanzen und Controlling
Tel: +49931 201 35003
Leitung Finanzen und Controlling
Tel: +49931 201 35003