Wir suchen Sie als Teamleitung und Koordinatorin/ Koordinator für die Arbeitsgruppe Machine Learning an der Universitätsmedizin Frankfurt am Main. Gestalten Sie die Zukunft der medizinischen KI-Forschung im RACOON-Netzwerk - Deutschlands größter multizentrischer Radiologie-Forschungsinitiative mit 38 Universitätskliniken (https://racoon.network). Sie koordinieren strategische Projekte und schaffen die Grundlage für prototypische medizinische KI-Lösungen mit realem Kommerzialisierungspotenzial.

Die Stelle ist zunächst auf 12 Monate befristet.

Ihre Aufgaben:

Strategische Koordination & Schnittstellenmanagement

• Orchestrierung der Zusammenarbeit zwischen ML-Ingenieuren, klinischen Forschern, IT-Infrastruktur und RACOON-Konsortialpartnern der über 38 Institutionen
• Übersetzung klinischer Anforderungen in technische Spezifikationen als zentrale Schnittstelle zwischen Radiologie und KI-Entwicklung
• Navigation in akademisch-medizinischen Hierarchien bei gleichzeitiger Wahrung operativer Effizienz
• Koordination von Projektmeilensteinen und Berichterstattung für BMBF-geförderte Projekte (RACOON, COMPARE, ENRICH)

Team-Kultur & Prozessentwicklung

• Aufbau skalierbarer Workflows für Datenpipelines, Modellentwicklung und Deployment
• Gestaltung einer Teamkultur mit Fokus auf Ownership, schnelle Iteration und translationsorientierte Forschung
• Mentoring von Master-Studierenden, Promovierenden und Junior-Teammitgliedern

Infrastrukturplanung & Ressourcenmanagement

• Koordination technischer Infrastruktur: Priorisierung und Management von GPU-Compute-Ressourcen, Trainings- und Deployment-Umgebungen
• Etablierung gemeinsamer Standards für medizinische Datenverarbeitung (DICOM, FHIR), Containerisierung, Modellversionierung

Prototyp-Translation

• Identifikation von medizinisch relevanten Lösungen und Koordination früher Prototypenentwicklung
• Sicherstellung, dass KI-Modelle nicht nur publizierbar, sondern tatsächlich in klinischen Workflows implementierbar sind
• Möglichkeit zur Promotion nach individueller Absprache

Ausbildung & Erfahrung

• Master-Abschluss in (Medizin-)Informatik, Physik, Mathematik, Data Science oder vergleichbar
• 3+ Jahre Erfahrung in der Koordination technischer Teams oder komplexer Multi-Stakeholder-Projekte
• Nachweisbare Fähigkeit, zwischen klinisch-medizinischen und technisch-ingenieurwissenschaftlichen Domänen zu übersetzen

Technisches Fundament

• Starke Programmierkenntnisse in Python mit Erfahrung in modernen ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow)
• Sicher im Umgang mit Linux-Umgebungen, Bash-Scripting, Containerisierung (Docker, Singularity)
• Verständnis medizinischer Datenstandards (DICOM, FHIR) und Datenschutzanforderungen

Soft Skills & Arbeitsweise

• Exzellente Kommunikation mit Klinikern, Ingenieuren, Administratoren und Foerderern
• Selbstständig und lösungsorientiert auch bei begrenzter Infrastrukturunterstützung
• Sehr gute Deutschkenntnisse sowie gute Englischkenntnisse
• Aufgrund gesetzlicher Bestimmungen ist ein gültiger Nachweis der Masernimmunität / Masernschutzimpfung notwendig.

• Tarifvertrag TV-UKF
• 30 Tage Urlaub, 38,5 Stunden / Woche, Jahressonderzahlung, betriebliche Altersvorsorge
• Kostenloses Landesticket Hessen
• Mobiles Arbeiten
• Uniklinik-Campus, Mensa, Cafés
• Work-Life-Balance, Teilzeitmöglichkeiten
• Gesundheitsförderung
• Corporate Benefits: Rabatte & Vergünstigungen bei beliebten Marken für unsere Mitarbeitenden
• Kitaplätze, Ferienbetreuung (Infos beim Familienservice)
• Einblicke: Instagram, YouTube, LinkedIn
• FAQ´s für neue Beschäftigte

Kontakt: Dr. Andreas Bucher
E-Mail: bucher@med.uni-frankfurt.de
Bewerbungsfrist: 31.01.2026

Unterlagen:

• Lebenslauf
• Anschreiben inklusive Motivation und, sofern zutreffend, relevanter Vorerfahrung
• Arbeitszeugnisse und Zertifikate von Abschlüssen und ggf. vorhandenen Zusatzqualifikationen
• Angaben über extrakurrikuläres Engagement

Wir richten uns mit dieser Ausschreibung an Bewerbende jeden Geschlechts. Frauen sind in diesen Positionen am Universitätsklinikum Frankfurt unterrepräsentiert. Daher sind Bewerbungen von Frauen besonders willkommen. Schwerbehinderte Bewerbende werden bei gleicher persönlicher und fachlicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.