Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt in Voll- oder Teilzeitbeschäftigung für 24 Monate befristet zu besetzen, mit der Option auf Verlängerung und längerfristige Zusammenarbeit.

Die Vergütung erfolgt nach den Eingruppierungsvorschriften des Tarifvertrages für den öffentlichen Dienst (TV-L) und ist bei Vorliegen der persönlichen Voraussetzungen in die Entgeltgruppe E13 möglich.

Die Stelle ist im Rahmen des Forschungsprojekts “MedSecureAI – Zertifizierbare Chip-Plattform für sichere KI-Akzelerator-Integration in der bildbasierten medizinischen Detektion” zu besetzen.

Das Projekt ist Teil des Zukunftsclusters SEMECO und verbindet Forschung aus medizinischer KI, digitaler Pathologie, Edge Computing und vertrauenswürdigen Hardwareplattformen.

Ziel des Projekts ist die Entwicklung und Validierung einer modularen, sicheren und ressourceneffizienten Plattform für KI-gestützte medizinische Bildanalyse.

Im medizinischen Anwendungsszenario werden KI-Modelle für die digitale Pathologie entwickelt, zunächst auf leistungsfähiger GPU-Infrastruktur trainiert und anschließend für die lokale Ausführung am Mikroskop auf ressourcenbeschränkter Edge-Hardware optimiert.

Ein Demonstrator soll die direkte, erklärbare Analyse histologischer Bilddaten am Mikroskop ermöglichen.

Die Position wird in einem interdisziplinären und internationalen Forschungsumfeld in der Forschungsgruppe von Marco Gustav, PhD am Else Kröner Fresenius Zentrum für Digitale Gesundheit der TU Dresden angesiedelt sein und eng mit akademischen Einrichtungen und Praxispartnern zusammenarbeiten.

Die Gruppe entwickelt praxisnahe KI-Lösungen für konkrete Herausforderungen aus der klinischen Versorgung.

Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf effizienten, lokal einsetzbaren KI-Verfahren für die Pathologie und deren klinisch relevanter Anwendung.

📋Ihre Aufgaben

Identifikation, Auswahl und Aufbereitung geeigneter histologischer Bilddatensätze für die Entwicklung und Validierung von KI-Modellen

Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Deep-Learning-Modellen für histologische Bilddaten mit PyTorch

Konzeption und Implementierung effizienter Daten- und Trainingspipelines, einschließlich Datenladen, Vorverarbeitung und Training

Optimierung und Portierung der entwickelten Modelle auf die Zielhardware, insbesondere hinsichtlich Rechen- und Speichereffizienz sowie Inferenzgeschwindigkeit unter Berücksichtigung von Edge-AI-Ansätzen, in Zusammenarbeit mit den technischen Projektpartnern

Entwicklung und Validierung eines Demonstrators zur lokalen KI-gestützten Analyse histologischer Bilddaten am Mikroskop

Wissenschaftliche Auswertung, Dokumentation und Publikation der Forschungsergebnisse in Fachzeitschriften sowie Präsentation auf wissenschaftlichen Konferenzen

Ihr P rofil:

Abgeschlossenes Hochschulstudium in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Ingenieurwissenschaften, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet

Fundierte Programmierkenntnisse in Python und PyTorch sowie sehr gute Kenntnisse im Bereich Deep Learning

Erfahrung in der KI-gestützten Analyse histologischer Bilddaten

Erfahrung in der Optimierung von KI-Modellen unter Hardware- und Ressourcenbeschränkungen, z. B. durch Quantisierung oder Modellkompression, sowie im Bereich erklärbarer KI ist von Vorteil

Erfahrung mit Hardwareintegration bzw. dem Aufbau technischer Systeme, idealerweise im Bereich Mikroskopie oder Bildgebung, ist von Vorteil

Interesse an interdisziplinärer Forschung an der Schnittstelle von KI, Software, Hardware und Medizin

Sehr gute Englischkenntnisse sowie eine strukturierte und teamorientierte Arbeitsweise

🎁Unser Angebot

Vergütung: nach Tarifvertrag in der Entgeltgruppe E13 zzgl. Jahressonderzahlung, bei Vorliegen der persönlichen Voraussetzungen

Urlaub: 30 Tage Erholungsurlaub

Weiterbildung: Umfangreiche interne und externe Fort- und Weiterbildungsangebote, um Ihre Kompetenzen kontinuierlich zu stärken

Unternehmenskultur: Wir setzen auf Transparenz, Teamgeist und gemeinsame Erfolge. Feiern Sie mit uns bei gemeinsamen Veranstaltungen oder bei sportlichen Events wie der Rewe Teamchallenge

Mobilität: Zuschuss zum Jobticket, um Ihren Arbeitsweg umweltfreundlich und bequem zu gestalten

Gesundheit: Wir fördern Ihr Wohlbefinden mit modernen Sport- und Bewegungsangeboten in unserem Gesundheitszentrum, Programmen zur mentalen Gesundheit und einem umfassenden betrieblichen Gesundheitsmanagement

Einkaufsvorteile: Profitieren Sie von Mitarbeiterrabatten in unserer Klinikapotheke, exklusiven Corporate Benefits und weiteren Shoppingportalen

Work-Life-Balance: Unser Familienbüro unterstützt Sie bei Fragen rund um Kita-Plätze, Ferienprogramme und Pflege von Angehörigen. Zudem bieten wir flexible Arbeitsmodelle

Ihre Ansprechpartnerin im

Geschäftsbereich Personal für Rückfragen

Elena Koch

Tel.: 0351-458 2594

Job-Übersicht

Veröffentlicht

26. September 2026

Standort

Dresden

Beschäftigungsart

Vollzeit

Arbeitsmodell

Vor Ort

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