About this role
In der Wissenschaftliche/-r Mitarbeiter/-in – Postdoc (w/m/d) für die Entwicklung prädiktiver Modelle und kardiovaskulärer digitaler Zwillinge mit Methoden der mathematischen Modellierung und KI (Projekt PARROT) 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 HabilitationEinstieg: zum nächstmöglichen ZeitpunktVergütung: EG 13 (TV-L) Ihre 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 Ihr 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 ...(Lesen Sie die vollständige Jobbeschreibung auf der Seite des Partners)