30.06.2025, Wissenschaftliches Personal

Der Lehrstuhl für Software Engineering betrieblicher Informationssysteme (sebis) an der Technischen Universität München sucht erfahrene Kandidaten (m/w/d) für eine Full-Stack Entwicklerposition, die zum 1. August 2025 besetzt werden soll. Ziel ist die Verstärkung unseres starken Forschungsteams zur Entwicklung produktionsreifer medizinischer NLP-Anwendungen.

Stellenangebot: Full-Stack Entwickler an der TUM (sebis)

Der Lehrstuhl für Software Engineering für Wirtschaftsinformatik (sebis) an der Technischen Universität München sucht erfahrene Kandidaten (m/f/d) für eine Full-Stack Entwicklerposition , die zum 1. August 2025 besetzt werden soll. Ziel ist die Verstärkung unseres starken Forschungsteams zur Entwicklung produktionsreifer medizinischer NLP-Anwendungen.

Ihre Aufgaben

• Entwurf, Implementierung und Wartung skalierbarer und sicherer Frontend- und Backend-Komponenten für cloud-native und On-Premise-NLP-Anwendungen.
• Entwicklung intuitiver Benutzeroberflächen für medizinisches Fachpersonal, robuster APIs und effizienter Datenbankarchitekturen.
• Automatisierung von Deployment- Pipelines, Management von Cloud-Infrastrukturen (z. B. GCP, AWS) und Sicherstellung von Zuverlässigkeit, Sicherheit und Performance über den gesamten Entwicklungszyklus hinweg.
• Arbeit in interdisziplinären Anwendungsprojekten mit akademischen und medizinischen Experten und Expertinnen.
• Betreuung von Bachelor- und Masterarbeiten im Rahmen Ihrer Aufgaben.

Wir bieten

• Praxisnahe Projekte mit Industriepartnern (z. B. Google, Google.org, SAP, Merck, TUM Klinikum, Holtzbrinck).
• Arbeiten mit einem modernen Technologie- Stack, DevSecOps-Pipeline und Software-Engineering- Prozessen.
• Forschung an innovativen medizinischen KI-Anwendungen mit führenden KI-Experten und Expertinnen:
• Conversational Semantic Search, Question Answering Systeme, Komplexe Informationsextraktion
• Faktenprüfung, Argument Mining, automatisierte Planung und Entscheidungsunterstützung
• Vollzeitstelle (100 %, TVL-E 13).
• Ein kollegiales Umfeld in einem dynamischen, jungen Team an einer der führenden Universitäten Europas.
• Gelegenheit zur Präsentation auf renommierten internationalen Konferenzen.
• Mitarbeit an Open-Source-Projekten sowie Zusammenarbeit mit Start-ups und Ausgründungen.
• Exzellente Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten inkl. persönlichem Coaching.
• Möglichkeit zur Promotion (nicht zwingend erforderlich).

Ihr Profil

• Sehr guter Masterabschluss in Informatik, Medizinischer Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einem verwandten Fachgebiet.
• Praxiserfahrung als Full-Stack-Entwickler:in für cloud-native und/oder On-Premise-Anwendungen, idealerweise mit KI-Komponenten.
• Fundierte Kenntnisse in Technologien wie:
• TypeScript/ React, Python/FastAPI, PostgreSQL/ MongoDB
• Docker, Kubernetes, GitLab CI/CD, Terraform
• LLM-Integration (z. B. Hugging Face Transformers, LangChain)
• Vertrautheit mit Cloud-Plattformen, automatisierten Tests, Container-Orchestrierung und sicheren DevOps-Workflows.
• Hohe Motivation zur Entwicklung innovativer NLP-Lösungen mit Mehrwert für Wirtschaft, Medizin und Gesellschaft.
• Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten und Erfahrung in der Zusammenarbeit in verteilten, multikulturellen Teams.
• Deutschkenntnisse auf mindestens B1-Niveau erforderlich (Zertifikat).

Bewerbung

Bitte senden Sie Ihr Motivationsschreiben, Ihren Lebenslauf sowie Ihre Zeugnisse an Prof. Florian Matthes unter matthes @tum.de .

Wichtige Hinweise

• Schwerbehinderte Bewerber und Bewerberinnen werden bei im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.
• Die TUM strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an. Bewerbungen von Frauen sind daher ausdrücklich erwünscht.
• Mit der Bewerbung an der Technischen Universität München (TUM) übermitteln Sie personenbezogene Daten. Bitte beachten Sie hierzu unsere Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 DSGVO zur Erhebung und Verarbeitung personenbezogener Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung: Datenschutzhinweise der TUM . Mit der Übermittlung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die Datenschutzhinweise zur Kenntnis genommen haben.

Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.

Kontakt: Prof. Florian Matthes at matthes @tum.de

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