Praktikant / Studentische Hilfskraft (m/w/d) IT-Forschungsprojekt

Unternehmensbeschreibung

Am neuen Stuttgarter Zentrum für patientenorientierte Spitzenmedizin, dem Bosch Health Campus (BHC) mit seinen Tochtereinrichtungen Robert Bosch Krankenhaus (RBK) und Robert Bosch Gesellschaft für medizinische Forschung (RBMF), entsteht derzeit ein medizinisches Datenintegrationszentrum (meDIC). Ziel ist die standardisierte Zusammenführung und Bereitstellung aller in der Regelversorgung anfallenden medizinischen Daten in einer zentralen, elektronischen Patientenakte. Damit schaffen wir die Grundlage unsere exzellente, interdisziplinäre Patientenversorgung und die innovative, medizinische Forschung am Campus mit modernen Lösungsansätzen der medizinischen Informatik weiterzuentwickeln. In aktuellen Pilotprojekten unterstützen wir als meDIC bereits heute die digitale Entwicklung am Campus.

Die Robert Bosch Gesellschaft für medizinische Forschung (RBMF) sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen engagierten Studenten (m/w/d) zur Mitarbeit in einem 6-monatigen IT-Forschungsprojekt im Bereich künstliche Intelligenz, medizinische Datenanalyse und MLOps.

Stellenbeschreibung

• Projektziel ist die prototypische Umsetzung und Evaluation von KI-Methoden im klinischen Kontext
• MLOps & Modell-Evaluation: Aufbau eines standardisierten Evaluations-Workflows in Python zur reproduzierbaren Bewertung von KI-Modellen, inklusive Experiment-Tracking und Modell Versionierung mit MLflow/Pytorch
• Evaluation von Time-Series Foundation Models auf Intensivstationsdaten-Daten anwenden mit Fokus auf die Früherkennung von akutem Nierenversagen (AKI) und klinisch relevante Frühwarnsignale
• Hyperparameter-Tuning & Fine-Tuning: Systematisches Hyperparameter-Tuning sowie Fine-Tuning von Time-Series Modellen (z. B. mittels LoRA) zur Verbesserung von Performance, Stabilität und Generalisierungsfähigkeit
• Automatisierte Aufbereitung klinischer Dokumente (OCR & NLP) Nutzung eines bestehenden OCR-basierten KI-Modells über eine Python REST-API, um EHR-Dokumente patientenbezogen in strukturierte Kurzbefund-Texte zu überführen
• Mithilfe beim Verfassen von Publikationen

Qualifikationen

• Studium der Informatik, Kybernetik, Medizintechnik oder ein Studium mit vergleichbarem Schwerpunkt (bevorzugt Masterstudiengang)
• Ausgezeichnete IT-Kenntnisse und Erfahrung mit mindestens einer Programmiersprache, vorzugsweise Python oder R
• Von Vorteil sind Vorkenntnisse mit OOP, REST-APIs, GIT, MLOps Time-Series Analysis und ML(NLP)
• Eigeninitiative, Team-Fähigkeit und selbständige sowie lösungsorientierte Arbeitsweise
• Sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse

Zusätzliche Informationen

Wir bieten Ihnen:

• Ein interessantes Aufgabengebiet mit vielseitigen Gestaltungsmöglichkeiten
• Mitarbeit in einem engagierten Team, geprägt von gegenseitiger Wertschätzung und Unterstützung
• Eine leistungsgerechte Vergütung mit zusätzlicher Altersversorgung sowie ein bezuschusstes Jobticket
• Umfangreiche Fort-und Weiterbildungsmöglichkeiten
• Betriebliches Gesundheitsmanagement und Fitnessangebote
• JobRad-Leasing und Mitarbeiterrabatte bei einer Vielzahl von Unternehmen
• Bei Bedarf Mitarbeiterwohnungen sowie Betreuungsmöglichkeiten für die Kinder unserer Mitarbeitenden in einer Kindertagesstätte in der Nähe

Kontakt:

Dr.-Ing. Moritz Fuchs
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
E-Mail: [email protected]

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Die angegebenen Arbeitgeberleistungen können je nach Position und Anstellungsverhältnis variieren.

Bitte beachten Sie die geltenden Nachweispflichten aufgrund des Infektionsschutzgesetzes als Einstellungsvoraussetzung.

Wir schätzen die Einzigartigkeit und Unterschiedlichkeit unserer Mitarbeitenden und fördern ein Arbeitsumfeld, das unabhängig von Alter, Geschlecht, sexueller Identität, Behinderung, Herkunft oder Religion gleiche Chancen ermöglicht.

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