Vor über 30 Tagen veröffentlicht

Drei Promotionsstellen im Bereich NLP in der Medizin an der TUM (sebis) (m/w/d)

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Technische Universität München

Fach- und Hochschulen

München

  • Art der Anstellung: Vollzeit
  • 45.500 € – 58.500 € (von XING geschätzt)
  • Vor Ort

Drei Promotionsstellen im Bereich NLP in der Medizin an der TUM (sebis) (m/w/d)

Über diesen Job

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Drei Promotionsstellen im Bereich NLP in der Medizin an der TUM (sebis) (m/w/d)

30.06.2025, Wissenschaftliches Personal

Der Lehrstuhl für Software Engineering für Wirtschaftsinformatik (sebis) an der Technischen Universität München sucht herausragende Kandidat:innen für drei Promotionsstellen, die zum 1. August 2025 besetzt werden sollen. Ziel ist die Erweiterung unseres Forschungsteams im Bereich NLP für medizinische Anwendungen

Drei Promotionsstellen im Bereich NLP in der Medizin an der TUM (sebis) (m/w/d)

Der Lehrstuhl für Software Engineering für Wirtschaftsinformatik (sebis) an der Technischen Universität München sucht herausragende Kandidat:innen für drei Promotionsstellen, die zum 1. August 2025 besetzt werden sollen. Ziel ist die Erweiterung unseres Forschungsteams im Bereich NLP für medizinische Anwendungen.

Ihre Aufgaben

  • Durchführung anwendungsorientierter Forschung an der Schnittstelle von Natural Language Processing (NLP) und Software Engineering mit Fokus auf medizinische Anwendungen.
  • Leitung interdisziplinärer Projekte mit Expert:innen aus Wissenschaft und Medizin.
  • Unterstützung der Lehre in Software Engineering und NLP für Bachelor- und Masterstudierende in Informatik und Data Science.
  • Betreuung von Bachelor- und Masterarbeiten.

Wir bieten

  • Praxisnahe Forschungsprojekte mit führenden akademischen und industriellen Partnern (z. B. Google, Google.org, SAP, Merck, TUM Klinikum, Holtzbrinck).
  • Vielfältige Forschungsthemen und Technologien, darunter:
    • Conversational Semantic Search, Question Answering Systeme, Komplexe Informationsextraktion.
    • Faktenprüfung, Argument Mining, automatisierte Planung und Entscheidungsfindung.
    • Training, Domänenanpassung und Evaluation modernster LLMs und multimodaler Modelle in der Cloud und On-Premise.
    • Software Engineering und regulatorische Konformität innovativer NLP-Anwendungen.
  • 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 Kooperationen mit Start-ups und Ausgründungen.
  • Exzellente Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten inklusive persönlichem Coaching.

Ihr Profil

  • Ausgezeichneter Masterabschluss in Informatik, Computerlinguistik, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet.
  • Fundiertes theoretisches Wissen und praktische Erfahrung in der Entwicklung von NLP-Anwendungen.
  • Kompetenz in Software Engineering und Data-Science-Methoden.
  • Hohe Motivation zur Entwicklung innovativer NLP-Lösungen für wirtschaftliche, medizinische und gesellschaftliche Herausforderungen in Kooperation mit Industriepartnern.
  • 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:innen werden bei im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.
  • Die TUM strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an. Bewerbungen von Frauen sind ausdrücklich erwünscht.
  • Mit der Bewerbung an der Technischen Universität München (TUM) übermitteln Sie personenbezogene Daten. Bitte beachten Sie unsere Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 DSGVO. Mit der Einreichung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie diese Informationen 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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