
Doktorand:in / Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (all genders) in AI für biomedizinische...
Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf GB Personal, Recht & Organisation

Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf GB Personal, Recht & Organisation
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Hermes Germany GmbH

Kaiser Personalberatung GmbH

Helmholtz-Zentrum hereon GmbH

Helmut-Schmidt-Universität Universität der Bundeswehr Personaldezernat
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Lidl Dienstleistung GmbH & Co. KG

Mercedes-Benz Group AG

Lidl Dienstleistung GmbH & Co. KG

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Deutsche Post AG Zentrale

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Hitzler Ingenieure GmbH & Co. KG

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Detlev Louis

Airbus Operations GmbH Werk Bremen


Doktorand:in / Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (all genders) in AI für biomedizinische Datenanalyse
Wir sind das Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf (UKE) – und stehen für exzellente Kompetenz in Forschung, Lehre und der vollumfänglichen Gesundheitsversorgung in unseren Kliniken. Unsere rund 16.100 Mitarbeiter:innen streben jeden Tag aufs Neue danach, mit ihrem Beitrag die Welt ein bisschen gesünder zu machen.
Es ist unser Anspruch, eine der führenden Universitätskliniken zu sein – und gleichzeitig der beste Arbeitgeber unserer Branche. So glauben wir im UKE fest daran, dass erfolgreiches und erfüllendes Arbeiten im Einklang mit den persönlichen Bedürfnissen und individuellen Lebensentwürfen der Mitarbeitenden stehen sollte. Und so unterschiedlich diese sind, so vielfältig ist unser Angebot an individuellen Lösungen.
Job-ID: J000006354 Art der Anstellung: Befristet Arbeitszeit: Full time/ Part time Bewerben bis: 04.05.2026 Unternehmensteil: UKE_Zentrum für Molekulare Neurobiologie (ZMNH) Tätigkeitsbereich: Forschung & Wissenschaft Bereich: Institut für Medizinische Systembioinformatik
Werde ein Teil des Instituts für Medizinische Systembioinformatik (www.ims.bio) und des bAIome Center for Biomedical AI (www.baiome.org), um unser dynamisches, internationales und interdisziplinäres Team zu verstärken, das an der Spitze der KI-gestützten biomedizinischen Forschung arbeitet. Deine Arbeit trägt direkt dazu bei, unser Verständnis, die Vorhersage und die Behandlung von Krankheiten zu verbessern.
Zu deinen Hauptaufgaben gehört die Analyse komplexer biomedizinischer Daten mithilfe modernster KI-Methoden und agentischer Systeme sowie die Entwicklung neuartiger Machine- und Deep-Learning-Algorithmen. Deine Arbeit reicht dabei von methodischer Innovation bis hin zur Anwendung in realen klinischen Kontexten. Du arbeitest mit multimodalen biomedizinischen Datensätzen (Omics-, Bild-, Spatial- sowie Patient:innendaten) und nutzt moderne KI-Technologien wie Graph Neural Networks, Transformer-Architekturen, Diffusionsmodelle, Foundation Models für Biologie und Medizin sowie agentische KI-Workflows wie autonome Analyse-Agenten. In enger Zusammenarbeit mit klinischen Partnern bringst du deine Forschung in praktische und klinisch relevante Anwendungen ein und trägst so zur Weiterentwicklung der Präzisions- und personalisierten Medizin bei.
Die Position ist zunächst im Rahmen eines Drittmittelprojekts auf drei Jahre befristet und mit 80-100 % der regulären wöchentlichen Arbeitszeit zu besetzen.
Eine Einstellung ist nur möglich, wenn nach den jeweils geltenden (gesetzlichen und medizinischen) Vorgaben gegen das Masernvirus ein vollständiger Immunisierungs- bzw. Immunitätsnachweis vorliegt. Dies ist vor Beschäftigungsbeginn durch entsprechende Unterlagen (z.B. Impfausweis) nachzuweisen.
zum Fachbereich Herr Prof. Dr. Stefan Bonn sbonn@uke.de
zum Recruiting Recruiting Team +49 (0) 40 7410-52599
Wir bieten ein Arbeitsumfeld, das unabhängig von Alter, Geschlecht, sexueller Identität, Behinderung, ethnischer und sozialer Herkunft oder Religion gleiche Chancen ermöglicht. Dieses bestätigen wir mit dem Beitritt zur Charta der Vielfalt. Wir streben ausdrücklich eine Erhöhung des Anteils von Frauen in Führungspositionen an, insbesondere beim wissenschaftlichen Personal in Forschung und Lehre. Gleiches gilt im Falle einer Unterrepräsentation eines Geschlechts im ausschreibenden Bereich. Personen mit Schwerbehinderung werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung vorrangig berücksichtigt.