RWTH Aachen University | Германия | 52xxx Aachen | Временный контракт | Полный рабочий день | Опубликовано: 02.04.2026 на stepstone.de
Научный ассистент — PhD (м/ж/д)
Кафедра визуализации и машинного зрения (LFB) проводит новаторские исследования на интерфейсе измерительных приборов и компьютерной визуализации. Наш спектр варьируется от разработки новых гибридных систем визуализации до усовершенствованной реконструкции изображений и видеосвязи. Основываясь на этом широком междисциплинарном опыте, мы фокусируемся на надежной 3D-реконструкции анатомических структур и мультимодальном анализе изображений. Объединив гибридное машинное обучение с физическим моделированием, мы разрабатываем индивидуальные решения, которые сокращают разрыв между исходными данными изображения и клиническим применением и, таким образом, обеспечивают надежную поддержку принятия решений в сложных медицинских рабочих процессах. Станьте частью медицинского исследования ИИ в качестве члена нового междисциплинарного исследовательского консорциума. Мы разрабатываем полностью автоматизированную цепочку процессов для хирургического планирования, уделяя особое внимание дисгнатии и хирургии конечностей. Они работают в сильной междисциплинарной команде вместе с нашими партнерами, включая клинических экспертов из крупных университетских клиник (данные и валидация), специализированных партнеров по программному обеспечению (интеграция платформы) и экспертов в области производственных технологий (автоматизация производства). Проект направлен на преодоление «шеи бутылки данных» в медицинском ИИ. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на массивные ручные аннотации, мы хотим использовать немаркированные данные для создания интеллектуальных систем, которые действительно понимают 3D-анатомию. Мы переходим от необработанных данных DICOM к конкретным для пациента хирургическим шаблонам на основе геометрии. RWTH сертифицирован как семейный университет. RWTH предлагает различные услуги в области здравоохранения, консультирования и профилактики (например, университетские виды спорта) в рамках управления здравоохранением в университете. Существует широкий спектр обучения и возможность получения рабочего билета для сотрудников и государственных служащих. .
* После нажатия кнопки Читать далее откроется оригинальное объявление на сайте нашего партнера, где вы можете посмотреть детали этой вакансии и контактные данные. Если вам необходим перевод этого текста, то после возвращения на наш сайт он будет подготовлен и вы можете его прочитать, нажав на кнопку Показать весь перевод.
Ваши задания • Ваш профиль • Что мы предлагаем
- Кафедра визуализации и машинного зрения (LFB) проводит новаторские исследования на интерфейсе измерительных приборов и компьютерной визуализации. Наш спектр варьируется от разработки новых гибридных систем визуализации до усовершенствованной реконструкции изображений и видеосвязи. Основываясь на этом широком междисциплинарном опыте, мы фокусируемся на надежной 3D-реконструкции анатомических структур и мультимодальном анализе изображений. Объединив гибридное машинное обучение с физическим моделированием, мы разрабатываем индивидуальные решения, которые сокращают разрыв между исходными данными изображения и клиническим применением и, таким образом, обеспечивают надежную поддержку принятия решений в сложных медицинских рабочих процессах. Станьте частью медицинского исследования ИИ в качестве члена нового междисциплинарного исследовательского консорциума. Мы разрабатываем полностью автоматизированную цепочку процессов для хирургического планирования, уделяя особое внимание дисгнатии и хирургии конечностей. Вы работаете в сильной междисциплинарной команде вместе с нашими партнерами, включая клинических экспертов из крупных университетских клиник (данные и валидация), специализированных партнеров по программному обеспечению (интеграция платформы) и экспертов в области производственных технологий (автоматизация производства). Проект направлен на преодоление «шеи бутылки данных» в медицинском ИИ. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на массивные ручные аннотации, мы хотим использовать немаркированные данные для создания интеллектуальных систем, которые действительно понимают 3D-анатомию. Мы переходим от необработанных данных DICOM к конкретным для пациента хирургическим шаблонам на основе геометрии. RWTH сертифицирован как семейный университет. RWTH предлагает различные услуги в области здравоохранения, консультирования и профилактики (например, университетские виды спорта) в рамках управления здравоохранением в университете. Существует широкий спектр обучения и возможность получения рабочего билета для сотрудников и государственных служащих.
- Вы несете ответственность за исследование и разработку методов ИИ следующего поколения для понимания медицинских данных 3D-изображений. Целью является автоматизация сложных хирургических процессов планирования с использованием современных методов самоконтроля:
- Пионерский самоконтроль
- Обучение: исследование и адаптация современных совместных встраиваемых прогнозных архитектур (например, I-JEPA, V-JEPA) для объемных медицинских данных (CT / DVT). Их целью является разработка «Volumetric-JEPA», которая изучает надежные анатомические представления из немаркированных данных, не полагаясь на реконструкцию на уровне пикселей. Эффективная сегментация данных:
- Использование этих предварительно обученных семантических магистралей для высокоточного сегментирования критических структур (например, челюсти, нервных каналов) с помощью обучения с несколькими выстрелами. Это призвано резко снизить потребность в ручных аннотациях по сравнению с традиционными методами мониторинга. Генеративный vs. прогнозный
- Систематическое сравнение надежности прогностических архитектур (JEPA) по сравнению с генеративными подходами (например, диффузионными моделями, GAN), в частности, в отношении обработки сильных анатомических деформаций и артефактов изображения (OOD-Robustheit). Мультимодальный VLM
- Интерфейс:
- Разработка интерфейсов для встраивания изученных функций высокого уровня в мультимодальные модели большого языка, создание семантического «Слоя безопасности», который проверяет хирургические планы на основе анатомического понимания. Алгоритмическое хирургическое планирование: внедрение геометрических алгоритмов (уровни остеотомии, анализ столкновений), которые основаны на надежных функциях ваших моделей ИИ для автоматизации процесса планирования.
- Образование: завершенные академические исследования (мастер или сопоставимые) в области компьютерных наук, физики, инженерии или смежной области с сильным акцентом на ИИ / мл. Технические навыки: знание Python и Deep Learning Frameworks (PyTorch). Опыт работы с самоконтролируемым обучением (SSL), трансформаторами или современными архитектурами, такими как автоматические кодеры в маске (MAE) / JEPA, явно желателен.
- Методологические знания:
- Сильное понимание компьютерного зрения, обучения репрезентации и геометрии высоких измерений. Мягкие навыки: страсть к решению медицинских задач и умение работать в многопрофильных командах (инженеры, клиницисты).
- Трудоустройство находится в трудовых отношениях. Место должно быть занято в ближайшее возможное время и должно быть ограничено 3 годами. Временное трудоустройство осуществляется в рамках сроков, установленных договорным законом о научном времени. Это полноценная работа. Есть докторская возможность. Группировка зависит от TV-L. Место имеет рейтинг EG 13 TV-L. Описание работы предназначено для всех полов. Мы хотим продвигать карьеру женщин в RWTH Aachen University и поэтому с нетерпением ждем кандидатов. Женщины предпочтительно учитываются в случае равной пригодности, компетентности и профессиональной деятельности, при условии
- Вы недопредставлены в организационной единице и, если не в лице конкурента, перевешиваете причины. Приложения для подходящих людей с трудностями явно желательны. Для целей равного обращения мы просим вас отказаться от фотографии заявки. С информацией о сборе персональных данных в соответствии со статьями 13 и 14
- Общего регламента по защите данных (GDPR) можно ознакомиться по адресу https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbe
Местонахождение
 | RWTH Aachen University | |
| Aachen | ||
| Германия |
Текст этого объявления был переведен с немецкого на русский язык посредством системы автоматического перевода и может содержать как смысловые, так и лексические ошибки. Поэтому он может использоваться только в ознакомительных целях. Для более детальной информации перейдите к тексту оригинального объявления по ссылке ниже.
Для получения дополнительной информации читайте исходное объявление