Masterarbeit »Interaktiver Flow zur Datenakquisition für Machine-Learning / KI im Gesundheitswesen«

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. Rund 32 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,4 Milliarden Euro.

Du bist auf der Suche nach einem spannenden und gesellschaftsrelevanten Thema für Deine Masterarbeit und interessierst Dich für wegweisende Digitalisierungsstrategien und das Gesundheitswesen der Zukunft?

Am Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST in Dortmund leisten wir angewandte Spitzenforschung für den Digitalisierungsstandort Europa. Unsere Leidenschaft gilt dabei der Welt der Daten: Wir helfen Wirtschaft und Gesellschaft dabei, den Wert der Ressource »Daten« voll auszuschöpfen und ermöglichen Datengebenden in Datenräumen (Data Spaces) einen souveränen Umgang mit ihren Daten. Mit innovativen Digitalisierungslösungen schaffen wir so einen nachhaltigen Mehrwert für die Gesellschaft und Wirtschaft in Deutschland und Europa.

In der Abteilung »Healthcare« setzen wir neue Maßstäbe in der personalisierten Medizin und datengestützten Gesundheitsversorgung von morgen. Wir konzentrieren uns auf die Entwicklung von Softwaretechnologien und Datenräumen, um die medizinische Versorgung effizienter und datengestützter zu gestalten. Auf diese Weise gestalten wir das Gesundheitswesen der Zukunft maßgeblich mit.

Dein Masterstudium neigt sich langsam dem Ende, Du suchst einen unterstützenden Praxispartner für Deine Masterarbeit und Du interessierst Dich für KI und das Gesundheitswesen der Zukunft? Dann schreib Deine Masterarbeit bei uns zum Thema »Entwicklung eines interaktiven Flows zur Datenakquisition und Durchführung von Machine-Learning-Projekten im Gesundheitswesen unter Einsatz von Künstlicher Intelligenz«.

Was Du bei uns tust

Du schreibst Deine Masterarbeit bei uns zum hochrelevanten Thema »Entwicklung eines interaktiven Flows zur Datenakquisition und Durchführung von Machine-Learning-Projekten im Gesundheitswesen unter Einsatz von Künstlicher Intelligenz« und profitierst von unserer engen Betreuung.

Mögliche Aufgaben, die Du im Rahmen Deiner Masterarbeit bearbeiten kannst:

Du recherchierst State-of-the-Art-Lösungen und führst Umfragen und/oder Experteninterviews durch
Du analysierst bestehende Methoden der Datenakquisition und der Anwendung von Künstlicher Intelligenz
Du entwickelst und testest Pipelines für die automatisierte Datenverarbeitung und Modellierung. Auch eine allgemeine Pipeline kannst Du erarbeiten, indem Du die notwendigen Schritte identifizierst, um Daten effektiv für KI-Modelle nutzbar zu machen
Du gestaltest eine interaktive Benutzeroberfläche, die Anwender*innen bei der Projektdurchführung im Machine-Learning-Bereich unterstützt

Was Du mitbringst

Ein laufendes Masterstudium in Human-Computer Interaction, Data Science, Informatik, Medizininformatik, Medizintechnik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
Grundlegende Kenntnisse von Methoden der Künstlichen Intelligenz
Interesse am Gesundheitswesen der Zukunft und wegweisenden Digitalisierungsstrategien
Einen teamorientierten, sorgfältigen und eigenverantwortlichen Arbeitsstil sowie die Fähigkeit zur selbstständigen, wissenschaftlichen Arbeit
Idealerweise wohnst Du in der Nähe von Dortmund, da trotz Remote-Möglichkeit auch Austauschtermine und Absprachen vor Ort erforderlich sein können
Gutes Deutsch und Englisch in Wort und Schrift

Bitte bedenke, dass je nach Universität unterschiedliche Prüfungsordnungen und Richtlinien gelten. Spezifische Anforderungen für externe Betreuungen solltest Du daher mit Deiner Universität prüfen. So wird in der Regel ein Lehrstuhl bzw. eine Professur benötigt, an der die Arbeit aufgehängt wird. Wir können Dir bei Universitäten, die bereits mit uns kooperieren gerne weiterhelfen.

Was Du erwarten kannst

Zukunftsgestaltende Tätigkeiten an der Schnittstelle von Wissenschaft und Wirtschaft
Die Möglichkeit, Deine Masterarbeit zu einem hochrelevanten und zukunftsweisenden Thema zu verfassen und so die digitale Transformation im Healthcare-Bereich voranzutreiben
Arbeit in einem aufgeschlossenen und engagierten Team mit offener Atmosphäre und flachen Organisationsstrukturen
Viel Freiraum zur Gestaltung und Umsetzung eigener innovativer Ideen
Remote-Möglichkeit, wobei für Austauschtermine, Absprachen o.ä. auch eine Vor-Ort-Präsenz erforderlich sein kann
Persönliche Betreuung und Unterstützung, wobei Du von unserem großen Erfahrungsschatz profitierst

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Es wird keine Vergütung gezahlt, sondern nur die Betreuung und Unterstützung für Deine Masterarbeit angeboten.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position beantwortet Dir gerne:
Pinar Bisgin
pinar.bisgin@isst.fraunhofer.de (Achtung: Diese E-Mail-Adresse kann nur für Rückfragen genutzt werden)

Es können nur Bewerbungen über unser Online-Bewerbungsportal angenommen werden (Button »Jetzt bewerben« am Seitenende). Bewerbungen per E-Mail oder Post können wir leider nicht berücksichtigen.

Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST

www.isst.fraunhofer.de

Kennziffer: 77245 Bewerbungsfrist:

Stellensegment: Training, Machinist, Industrial, Learning, Education, Manufacturing, Human Resources

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