Postdoctoral Researcher in Computer Vision and Multimodal AI for the Early Detection of Parkinson’s

Aufgaben

Parkinson-Krankheit wird in der Regel erst diagnostiziert, wenn bereits eine erhebliche Neurodegeneration stattgefunden hat. Subtile Veränderungen in der Bewegung, im Gesichtsausdruck und in der Sprache können bereits Jahre früher auftreten, aber aktuelle klinische Bewertungen sind nicht darauf ausgelegt, diese in großem Umfang zu erkennen und zu quantifizieren. Wir glauben, dass Computer Vision und multimodale KI dazu beitragen können, diese Lücke zu schließen – und dass sinnvolle Fortschritte Forschende erfordern, die modernste Methoden auf eine große klinische Herausforderung anwenden wollen.

Unser Ziel ist es, objektive und skalierbare digitale Werkzeuge für die Früherkennung und Überwachung der Parkinson-Krankheit zu entwickeln. Wir kombinieren videobasierte Analysen von Gang, Gleichgewicht, Gesichtsausdruck und Gliedmaßenbewegungen mit Sprach-, Touchscreen- und tragbaren Sensordaten. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf Personen mit isolierter REM-Schlaf-Verhaltensstörung, die ein hohes Risiko haben, an Parkinson oder verwandten neurodegenerativen Erkrankungen zu erkranken.

Die Forschungsgruppe am Zentrum für Neurologie am Universitätsklinikum Bonn und dem Deutschen Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) sucht eine hochmotivierte Postdoktorandin / einen hochmotivierten Postdoktoranden zur Verstärkung unseres interdisziplinären Teams.

Die erfolgreiche kandidierende Person wird eine führende Rolle bei der Entwicklung der Computer-Vision-Komponenten von bradyMX übernehmen, unserer multimodalen digitalen Plattform zur motorischen Bewertung. Die Position ist in das ERC-geförderte Forschungsprogramm Re-START PD eingebettet und bietet die Möglichkeit, mit einzigartigen, tief phänotypisierten klinischen Kohorten und longitudinalen Datensätzen zu arbeiten. Anstatt Methoden isoliert zu entwickeln, arbeiten Sie eng mit Klinikerinnen und Neurowissenschaftlerinnen zusammen, um methodische Fortschritte in Werkzeuge zu übersetzen, die die Patientenstratifizierung, klinische Studien und letztendlich die Art und Weise, wie die Parkinson-Krankheit erkannt wird, verbessern können.

• Leitung der Entwicklung von Computer-Vision-Methoden zur Quantifizierung subtiler motorischer Anomalien aus klinischen Videoaufnahmen
• Entwicklung robuster Pipelines für die Schätzung der menschlichen Pose, die Erkennung von Gesichts- und Körpermerkmalen, Bewegungsegmentierung, Tracking, Merkmalsextraktion und automatisierte Qualitätskontrolle
• Entwurf und Evaluierung von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen für die Analyse von Gang, Gleichgewicht, Gesichtsausdruck sowie Bewegungen der oberen und unteren Gliedmaßen
• Untersuchung von Zeitmodellierung, Repräsentationslernen und interpretierbaren Bewegungsmerkmalen für die Erkennung und Überwachung früher motorischer Dysfunktionen
• Integration von aus Videos abgeleiteten Merkmalen mit ergänzenden digitalen Modalitäten wie Sprache, Touchscreen-Aufgaben, Trägheitssensoren und klinischen Bewertungen
• Evaluierung der Modellrobustheit und Generalisierbarkeit über Teilnehmende, Aufnahmebedingungen, Geräte und internationale Studienzentren hinweg
• Enge Zusammenarbeit mit dem klinischen Forschungsteam bei Studiendesign, Datenerhebung, Annotationsstrategien und der Interpretation von Modellausgaben
• Erstellung wissenschaftlicher Manuskripte, Präsentation von Ergebnissen auf internationalen Konferenzen und Mitwirkung an Förderanträgen
• Unterstützung bei der Betreuung von Doktorand*innen, Masterstudierenden und Medizinstudierenden

Profil

• Ein Doktortitel in Computer Vision, maschinellem Lernen, Informatik, biomedizinischer Technik, medizinischer Informatik oder einer eng verwandten Disziplin
• Fundierte Erfahrung in maschinellem Lernen und Deep Learning für die Bild-, Video- oder menschliche Bewegungsanalyse
• Hervorragende Programmierkenntnisse in Python und praktische Erfahrung mit Frameworks wie PyTorch, TensorFlow oder JAX
• Erfahrung in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: Schätzung der menschlichen Pose, Bewegungsverfolgung, Aktionserkennung, Zeitmodellierung, selbstüberwachtes Lernen, multimodales Lernen oder Domänenanpassung
• Ein fundiertes Verständnis von Versuchsplanung, quantitativer Modellevaluierung und reproduzierbaren Forschungspraktiken
• Erfahrung mit Versionskontrolle und kollaborativer Softwareentwicklung; Kenntnisse in containerisierten Workflows und Hochleistungsrechnen sind von Vorteil
• Interesse an der Übertragung methodischer Fortschritte in klinisch bedeutsame Anwendungen; vorherige Erfahrung mit Parkinson oder medizinischer Forschung ist willkommen, aber nicht erforderlich
• Ein hohes Maß an wissenschaftlicher Neugier, Unabhängigkeit und Engagement für gründliche Forschung
• Starke Kommunikationsfähigkeiten und Begeisterung für die Arbeit in einem interdisziplinären und internationalen Umfeld
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Deutschkenntnisse sind nicht erforderlich

Wir bieten

• Die Möglichkeit, ein innovatives Forschungsprojekt an der Schnittstelle von Computer Vision, multimodaler KI, Neurologie und digitaler Gesundheit zu leiten
• Zugang zu einzigartigen, tief phänotypisierten Kohorten von Personen mit Parkinson-Risiko, gesunden Kontrollpersonen und Patient*innen mit früher Parkinson-Krankheit
• Umfangreiche Video-, Sensor- und klinische Datensätze, die mit standardisierten multimodalen Bewertungsprotokollen erhoben wurden
• Ein direkter Weg von der methodischen Entwicklung zur externen Validierung und klinisch relevanten Anwendung
• Enge Zusammenarbeit mit Neurologinnen, Neurowissenschaftlerinnen und internationalen Expert*innen für die Parkinson-Krankheit und digitale Biomarker
• Ein exzellentes Forschungsumfeld am Universitätsklinikum Bonn, der Universität Bonn und dem Deutschen Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen
• Zugang zu moderner Recheninfrastruktur und Unterstützung für reproduzierbare Datenanalyse und Softwareentwicklung
• Starke Unterstützung für wissenschaftliche Publikationen, Konferenzteilnahmen, Förderanträge und den Aufbau eines eigenständigen akademischen Profils
• Möglichkeiten zur Betreuung von Nachwuchswissenschaftler*innen und zur Mitwirkung in einer wachsenden interdisziplinären Forschungsgruppe
• Verantwortungsvoll und vielfältig: Eine Position mit viel Raum für Kreativität und Eigenverantwortung in einem unterstützenden und kollegialen Team
• Faire Vergütung: Bezahlung nach dem Tarifvertrag TV-L (EG13), einschließlich Jahressonderzahlung und betrieblicher Altersvorsorge
• Familienfreundliche Flexibilität: Flexible Arbeitszeitmodelle, Zugang zu einem Platz in unserer Betriebskindertagesstätte und Programme zur Unterstützung von Beschäftigten bei der Rückkehr aus der Elternzeit
• Smartes Pendeln: Hervorragende Anbindung an das ÖPNV-Netz der SWB
• Unterstützte Entwicklung: Individuelle Fortbildungsmöglichkeiten durch Kurse, E-Learning-Programme und Coaching-Sitzungen
• Strukturierte Einarbeitung: Eine systematische Einführung in Ihre neue Rolle und Ihr Team
• Gesund am Arbeitsplatz: Ein breotes Angebot an Gesundheits- und Wellnessprogrammen sowie kostenlose Mitgliedschaft im UKB-Fitnessstudio
• Mitarbeitervorteile: Zugang zu vergünstigten Angeboten für Mitarbeitende (Corporate Benefits)

Rahmenbedingungen

• Vollzeitstelle (38,5 Stunden/Woche)
• Zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen
• Befristet bis zum 30. September 2028 aufgrund der Dauer des Forschungsprojekts
• Vergütung nach TV-L (EG13)
• Das Universitätsklinikum Bonn setzt sich für Vielfalt und Chancengleichheit ein. Unser Ziel ist es, den Anteil von Frauen in Bereichen, in denen Frauen unterrepräsentiert sind, zu erhöhen und deren Karrieren besonders zu fördern. Wir fordern daher entsprechend qualifizierte Frauen nachdrücklich zur Bewerbung auf. Bewerbungen werden in Übereinstimmung mit dem Landesgleichstellungsgesetz behandelt. Bewerbungen von geeigneten Personen mit nachgewiesener Schwerbehinderung und diesen gleichgestellten Personen sind besonders willkommen.

Über Universitätsklinikum Bonn (UKB)

Das Universitätsklinikum Bonn (UKB) ist eines der führenden Universitätsklinika in Deutschland und verbindet Spitzenleistungen in Medizin und Forschung mit Exzellenz in der Lehre. Jährlich werden am UKB mehr als eine halbe Million Patient*innen stationär und ambulant versorgt. Rund 3.500 Studierende studieren hier Medizin und Zahnmedizin, und jährlich werden über 600 Personen in Gesundheitsberufen ausgebildet. Mit rund 9.900 Beschäftigten ist das UKB der drittgrößte Arbeitgeber in der Region Bonn/Rhein-Sieg. Im Focus-Klinikranking belegt das UKB den ersten Platz unter den Universitätsklinika in Nordrhein-Westfalen und bundesweit den zweiten Platz beim Case Mix Index (Fallschwere). Im Jahr 2024 warb das UKB fast 100 Millionen Euro an Drittmitteln für Forschung, Entwicklung und Lehre ein. Das F.A.Z.-Institut hat das UKB zum vierten Mal in Folge als „Deutschlands Ausbildungschampion“ und „Deutschlands attraktivster Arbeitgeber“ ausgezeichnet.

Bewerbung

Wenn dieses Profil Ihren Qualifikationen und Interessen entspricht und Sie unser Team verstärken möchten, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung bis zum 21.10.2026. Bitte geben Sie bei Ihrer Bewerbung die Stellenausschreibungsnummer ST-53009 an.

Bitte reichen Sie Ihre Bewerbung als ein einziges PDF-Dokument ein, bestehend aus:

• einem Anschreiben, in dem Sie Ihre wissenschaftlichen Interessen und Ihre Motivation für den Eintritt in die Gruppe beschreiben
• einem Lebenslauf einschließlich einer Publikationsliste
• Kontaktdaten von mindestens zwei Referenzpersonen

Senden Sie Ihre Bewerbung an:
Universitätsklinikum Bonn
Venusberg-Campus-1
53127 Bonn