Stellenbeschreibung

Forschungsprogramm

Mit Schwerpunkt auf Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) und auf Werkzeugen, die die Entwicklung von Krankheiten im Lebensverlauf modellieren, vorhersagen und erklären, wird die Forschungsgruppe Lifespan AI hochdimensionale, lebensüberspannende Daten nutzen, die aus epidemiologische Längsschnittstudien zusammengestellt werden und durch biologische, soziale und Lifestyle-Informationen ergänzt werden. Hierbei geht die KI-Grundlagenforschung Hand in Hand mit der Biostatistik, Epidemiologie und der Integration von KI in die Gesundheitsforschung.

Lifespan AI umfasst sechs Projekte, die in drei Themen gruppiert sind: Daten und Methoden (D), Modelle und Interpretation (M), sowie Inferenz und Kausalität (C), die an der Schnittstelle von Informatik, Epidemiologie und Statistik liegen. Die sechs PhD-Projekte betreffen: (i) D1 – Tiefe Integration von Gesundheitsdaten, (ii) D2 – Lebensüberspannende Vorhersagen, (iii) M1 – Normalizing Flows für Lebensüberspannende Gesundheitsdaten, (iv) M2 – Lebensüberspannende Wissensrepräsentation, (v) C1 – Erklärbare KI über die gesamte Lebensspanne und (vi) C2 – Kausale Entdeckung über die gesamte Lebensspanne. Weitere drei Promotionsangebote verbinden die Themen (vii) D1/M2 – Hybride universelle Einbettungen, (viii) M1/C1 – Modellinterpretation und (ix) D2/C2 – Design & Harmonisierung. Diese neun Stellen werden durch zwei weitere 50%-Stellen ergänzt, die der (x) Verbindung zwischen den Disziplinen und der (xi) Datenverwaltung gewidmet werden.

Wir bieten

Mit hochmodernen Labors und Dateninfrastrukturen am BIPS, dem CSL Biosignals Lab, ZeTeM und KKSB bietet Lifespan AI den Zugang zu exzellenten Einrichtungen, Daten- und Computer-infrastruktur, attraktiven Arbeitsplätzen, sowie vielfältigen und verantwortungsvollen Aufgaben mit einem breiten Spektrum an Weiterbildungsmöglichkeiten und flexiblen Arbeitszeitmodelle.

Alle Doktorand:innen werden von einem interdisziplinären Team aus mindestens zwei hochqualifizierten Principal Investigators betreut, die ihre komplementären Expertisen, Infrastrukturen und Netzwerke einbringen. Die jungen Wissenschaftler:innen werden ermutigt, ihre Fähigkeiten und Netzwerke zu erweitern, indem sie Partner und andere weltbekannte Institutionen für längere Forschungsaufenthalte besuchen.

Voraussetzungen

Ihr Profil

Erfolgreiche Kandidat:innen (w/m/d) sollten ihr (Master-/Diplom-)Studium in Informatik, (Bio-)Mathematik, (Bio-)Statistik, Data Science oder verwandten Fachgebiet abgeschlossen haben (oder sehr bald abschließen). Es gibt auch die Möglichkeit von Qualifizierungsstipendien für Kandidat:innen (w/m/d) aus eng verwandten Disziplinen und relevanten Studienabschlüssen.

Wir erwarten:

• Überdurchschnittlich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Uni-Diplom) in Informatik, Mathematik, (Bio-)Statistik, Data Science oder einem eng verwandten Fachgebiet
• Fortgeschrittene Kenntnisse und nachgewiesene Leistungen in mindestens einem der folgenden Forschungsgebiete: künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Statistik, Signalverarbeitung, Epidemiologie
• Hervorragende Programmierkenntnisse (z.B. in Python, R, C++, Java o.ä.)
• Sehr gute Kommunikationsfähigkeit und Teamfähigkeit
• Sehr gute Englischkenntnisse

Allgemeine Hinweise

Die Universität ist familienfreundlich, vielfältig und versteht sich als internationale Hochschule. Wir begrüßen daher alle Bewerber:innen unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion/ Weltanschauung, Behinderung, Alter, sexueller Orientierung und Identität.

Schwerbehinderten Bewerber:innen wird bei im Wesentlichen gleicher fachlicher und persönlicher Eignung der Vorrang gegeben.

Weitere Informationen zum Team, den Projekten und dem Rekrutierungsprozess von Lifespan AI finden Sie auf der Webseite http://lifespanAI.de

Bitte folgen Sie den Anweisungen auf dieser Website zur Einreichung Ihrer Bewerbung (einschließlich Ihres beruflichen Lebenslaufs, Ihrer Zeugnisse und Ihrer Forschungsinteressen) bis zum 31.03.2023.

Alternativ können Sie Ihre Bewerbungen mit den üblichen Unterlagen bis zum 31.03.2023 unter Angabe der Kennziffer A343/22 in schriftlicher Form an die Sprecherin der Forschungsgruppe, Prof. Dr. Tanja Schultz, Fachbereich 3, Enrique-Schmidt-Straße 5, 28359 Bremen richten oder per E-Mail an tanja.schultzprotect me ?!uni-bremenprotect me ?!.de einreichen.

Bitte reichen Sie keine Mappen, sondern ausschließlich Kopien Ihrer Bewerbungsunterlagen ein, da diese nicht zurückgeschickt und nach Abschluss des Auswahlverfahrens vernichtet werden.

Eine virtuelle Bewertungsveranstaltung wird im April 2023 stattfinden.
Fragen zu der Stelle beantwortet gerne:

Prof. Dr. Tanja Schultz, Sprecherin der Forschungsgruppe Lifespan AI / Universität Bremen / Fachbereich 3
Tel. 0421 218-64270
tanja.schultzprotect me ?!uni-bremenprotect me ?!.de