Wissenschaftliche/-r Mitarbeiter/-in – Postdoc (w/m/d)

Universitätsklinikum Aachen – Aachen

Aufgaben

Ihre Hauptaufgabe ist die Entwicklung, Kalibrierung und Validierung mechanistischer sowie datengetriebener Modelle - von kardiovaskulären digitalen Zwillingen bis zu hybriden Prädiktionssystemen - um perioperative Risiken patientinnen/-patientenspezifisch zu modellieren und klinische Entscheidungsunterstützung durch innovative Simulationsverfahren zu ermöglichen.

  • Entwicklung, Kalibrierung und Validierung mechanistischer, datengetriebener und hybrider Modelle (inkl. Unsicherheitsquantifizierung, Modellgüte und Generalisierbarkeit)
  • Aufbau kardiovaskulärer digitaler Zwillinge:
  • Patientinnen/-patientenspezifischer Modellinstanzen
  • Aktualisierung mit longitudinalen Daten
  • Simulationsszenarien zu individuellen Therapien
  • Technische Umsetzung in Python, zusätzlich ggf. MATLAB, Julia oder C++
  • Mit Versionskontrolle, Dokumentation und reproduzierbaren Arbeitsabläufen
  • Bei Bedarf HPC, Cloud oder Containerisierung
  • Publikation und Präsentation der Ergebnisse, sowie Mitarbeit an Drittmittelanträgen und Projektberichten.
  • Anleitung von Studierenden und wissenschaftlichen Mitarbeitenden, sowie Koordination von Arbeitspaketen und Dokumentation von Ergebnissen, Code, Datenflüssen und Modellannahmen
  • Berücksichtigung von Datenschutz, Datenmanagement sowie ethischer und regulatorischer Anforderungen

Profil

  • Abgeschlossene Promotion in Mathematik, Angewandter Mathematik, Informatik, Data Science, Computational Biology/Medicine, Biomedical Engineering, Medizinischer Informatik, Biometrie oder einer vergleichbaren Fachrichtung
  • Erfahrung in mathematischer, simulationsbasierter und/oder prädiktiver Modellierung, idealerweise mit biomedizinischem, physiologischem oder klinischem Bezug
  • Fundierte Kenntnisse in Statistik und Machine Learning (u.a. Zeitreihenanalyse, Bayes’sche Inferenz, Prädiktionsmodelle, Modellvalidierung und Unsicherheitsquantifizierung)
  • Sehr gute Programmierkenntnisse, insbesondere in Python (NumPy, SciPy, pandas, scikit-learn), sowie Java/ Java Enterprise
  • Erfahrung mit PyTorch/ TensorFlow und reproduzierbaren Workflows (z.B. Git)
  • Interesse an kardiovaskulärer Physiologie, perioperativer Medizin und klinischer Entscheidungsunterstützung sowie Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit
  • Publikationserfahrung in peer reviewten Fachzeitschriften
  • Sehr gute Deutsch- (B2) und Englischkenntnisse (C1) in Wort und Schrift
  • Wünschenswert wäre
  • Erfahrung mit:
  • Klinischen/ perioperativen Daten
  • Digitalen Zwillingen und patientenspezifischer Modellierung
  • Kardiovaskulären Simulationsplattformen (z.B. CircAdapt, SimVascular, OpenFOAM, COMSOL)
  • VVUQ (Verification, Validation and Uncertainty Quantification)
  • HPC, Cloud-Infrastrukturen, Containerisierung (z.B. Docker) oder Near-Real-Time-Simulationen (z.B. MPI/OpenMP oder HPC-Cluster)
  • MATLAB/ Simulink oder Julia für Prototyping und Simulationen
  • C++ für beispielsweise Echtzeit-Analysen
  • Kenntnisse zu Datenschutz, Datenmanagement und ethischen Anforderungen im Umgang mit klinischen Forschungsdaten
  • Selbstständige, strukturierte und zuverlässige Arbeitsweise mit Eigeninitiative und der Bereitschaft, eigene Ideen einzubringen
  • Freude an interdisziplinärer Teamarbeit und kollaborativer Problemlösung

Wir bieten

  • Sie arbeiten an einer methodisch herausfordernden, wissenschaftlich anspruchsvollen und zugleich klinisch hochrelevanten Fragestellung - in enger interdisziplinärer Zusammenarbeit mit beispielsweise Ärztinnen/Ärzten, Datenwissenschaftlerinnen/Datenwissenschaftlern und -ingenieurinnen/ingenieuren sowie mit dem Institut für Medizinische Informatik (IMI), welches die Position mitbetreut.
  • Eine sinnstiftende Aufgabe mit dem Ziel, die Patientinnen/-patientenversorgung langfristig durch ein Entscheidungsunterstützungssystem zu verbessern – eingebettet in ein interdisziplinäres Team, mit großem Gestaltungsspielraum, Co-Betreuung durch das IMI, Möglichkeit zur Habilitation und einer familienfreundlichen Arbeitsumgebung

Rahmenbedingungen

Einsatzort: Klinik für Anästhesiologie, im Projektteam PARROT (Patient-centred perioperative Assessment for individualized Risk reduction and decision support using Operational Digital Twins).
Arbeitszeit: 100% der vollen tariflich vereinbarten Arbeitszeit (zzt. 38,5 Std./W.)
Befristung: zunächst unter Berücksichtigung des WissZeit für 2 Jahre mit Option auf Verlängerung und Habilitation
Einstieg: zum nächstmöglichen Zeitpunkt
Vergütung: EG 13 (TV-L)

Über Uniklinik RWTH Aachen

Die Uniklinik RWTH Aachen fördert Chancengerechtigkeit und Vielfalt. Bewerbungen von Frauen sind ausdrücklich erwünscht und werden nach Maßgabe des LGG bevorzugt berücksichtigt.
Bewerbungen schwerbehinderter Menschen sind uns willkommen und werden bei gleicher Eignung vorrangig berücksichtigt.
Eine Beschäftigung unterhalb der oben angegebenen Wochenarbeitszeit ist grundsätzlich möglich.

Bewerbung

Bitte reichen Sie Ihre Bewerbung über unser Bewerbungsportal unter Angabe von GB-P-56751 ein. Die Bewerbungsfrist endet am 16.10.2026.
Für Ihre Bewerbung nutzen Sie bitte unser digitales Bewerbungsportal. Wählen Sie Ihre „Wunschstelle“ unter „Stellenmarkt (/) “ aus. Klicken Sie auf den grünen Button „Jetzt bewerben“ und geben Sie Ihre Unterlagen elektronisch ab. Bewerbungen, die uns per E-Mail an: erreichen, werden von uns in das v. g. Portal überführt. Mit der Übersendung per E-Mail stimmen Sie einer Überführung in das Portal zu.
Diese Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Diese Stellenausschreibung wurde unter Einsatz eines KI gestützten Systems erstellt. Die finale inhaltliche Prüfung und Verantwortung liegen beim Universitätsklinikum Aachen.