Studentische Hilfskraft

Softwareentwicklung mit Machine Learning/KI

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Sandra Asman

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RWTH cBMB

Unser Profil

Die RWTH cBMB ist die zentralisierte Biomaterialbank der Medizinischen Fakultät der RWTH Aachen University. Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen IT-Studierenden,um die Softwareentwicklung durch künstliche Intelligenz weiter vorantreiben zu können.

Ihr Profil

-IT-Studierender, ideal bereits mit Bachelor-Abschluss
-Kenntnisse der Softwaretechnik: Anforderungserhebung, Architektur, Softwareentwicklung
-Erfahrung in einer der Programmiersprachen: Python, Java, Go
-Erste Erfahrungen mit Machine Learning / Deep Learning
-Idealerweise Kenntnisse der Code-Bibliotheken: TensorFlow, scikit-learn
-selbstständiges und zielorientiertes Arbeiten in einem selbstorganisierenden agilen Team
-gute Kommunikationsfähigkeiten und soziale Kompetenz sowie Flexibilität
-gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Ihre Aufgaben

-Anforderungsanalyse, Konzeption und Architektur von Schnittstellen zum Datenaustausch und zur Datenintegration zwischen verschiedenen klinischen und forschungsorientierten Informationssystemen und Datenquellen
-Konzeption und Implementierung von Machine Learning / Deep Learning Algorithmen zur Klassifizierung von Tumoren in hochauflösenden Bilddaten
-Weiterentwicklung, Architektur und Anpassung verschiedener Software-Lösungen

Unser Angebot

Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 3 Monate. Eine Verlängerung wird bei guter Arbeitsleistung angestrebt.
Die regelmäßige Wochenarbeitszeit beträgt 15 Stunden.
Die Eingruppierung richtet sich nach der Richtlinie für studentische und wissenschaftliche Hilfskräfte.

Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie unter http://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung

Bewerbung
Nummer:27637
Postalisch:Sandra Asman
RWTH cBMB
Uniklinik RWTH Aachen
Pauwelsstraße 30
52074 Aachen
E-Mail:
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