Scientific Employee/PhD Student (f/m/d)

Das Center for Digital Surgery ist ein Forschungszentrum für chirurgische KI und Robotik mit einem starken Fokus auf der Überbrückung der Lücke zwischen methodischer Forschung und ihrer klinischen Anwendung.

Die Forschungsgruppe zielt darauf ab, die Chirurgie durch die Nutzung multimodaler Daten, z. B. intraoperative sowie präoperative Bilder, Biosignale und elektronische Gesundheitsakten, „intelligent zu machen“, um KI-gestützte und robotische chirurgische Assistenzsysteme zu entwickeln. Da das Center for Digital Surgery Teil der Klinik für Allgemein-, Viszeral- und Kinderchirurgie ist und eng mit der Göttingen School of Surgery verbunden ist, arbeiten wir daran, den Kreislauf von der klinischen Datenerfassung über die methodische Forschung und Proof-of-Concept-Studien in Laboraufbauten bis hin zur Anwendung klinischer Demonstratoren im Operationssaal zu schließen.

Ihre Aufgaben

• Forschung im Bereich geschlossener Medikationssysteme mit dem Ziel der Point-of-Care-Antibiotika-Spiegelmessung aus Vollblut und der Nutzung dieser Daten für eine automatisierte Dosiskontrolle
• Design, Implementierung, Test und Validierung von Machine-Learning-Ansätzen zur Analyse von Daten aus neuartigen Sensoren und deren Fusion mit multimodalen klinischen Daten
• Enge Zusammenarbeit mit klinischen Experten auf der Intensivstation, einschließlich Datenerfassung und Tests im realen Stationsalltag
• Präsentation und Veröffentlichung Ihrer Forschung auf nationaler und internationaler Ebene
• Mitbetreuung von studentischen Hilfskräften
• Teilnahme an Lehrveranstaltungen

Ihre Qualifikationen

• Master-Abschluss in Biomedizinischer Technik, Data Science, Informatik oder einem ähnlichen Studienfach
• Hohe intrinsische Motivation mit einer Leidenschaft für Forschung und Innovation
• Fähigkeit, kontinuierlich innerhalb eines interdisziplinären Teams zu lernen und zu wachsen
• Organisatorische und Teamfähigkeiten, Flexibilität, Offenheit und Kommunikationsfähigkeit
• Sehr gute Programmierkenntnisse, vorzugsweise Erfahrung mit Machine Learning/Deep Learning unter Verwendung von Python
• Erfahrung in einem oder mehreren der folgenden Bereiche ist ein Plus:
• Analyse klinischer Zeitreihen und elektronischer Gesundheitsakten (EHR)
• Biomedizinische Sensorik und Biosignalanalyse
• Closed-Loop-Systeme und Regelungstechnik, vorzugsweise in medizinischen Anwendungen

Wir bieten

• Ein herausfordernder Arbeitsplatz voller Möglichkeiten in einem multidisziplinären, kooperativen Team
• Die einzigartige Gelegenheit, Ihre technische Forschung mit minimalen Hindernissen in die klinische Anwendung zu übertragen
• Viel Raum für kreative Freiheit und die gemeinsame Gestaltung Ihres optimalen Arbeitsumfelds
• Modernste Ausstattung
• Unterstützung der persönlichen Weiterentwicklung durch intensives Mentoring, Förderung des Netzwerkens sowie mentale und praktische Unterstützung bei Forschungsaktivitäten durch eine teamorientierte Denkweise