Wir freuen uns über Ihr Interesse an unseren Ausschreibungen. Bitte senden Sie Ihre Bewerbungsunterlagen an die in der Ausschreibung angegebenen Kontaktdaten oder an: bewerbung@iccas.de. Wir haben aktuell keine passende Stelle für Sie ausgeschrieben? Natürlich sind wir trotzdem immer auf der Suche nach zuverlässigen Mitarbeiter:innen und studentischen Hilfskräften in den Bereichen Informatik, Medizintechnik, Bioinformatik, Mathematik, Ingenieurswissenschaften, Maschinenbau o.ä. und nehmen gerne Ihre Initiativbewerbungen entgegen. Wir prüfen Ihre Bewerbungsunterlagen unabhängig davon, ob wir gegenwärtig eine Ihrem Profil entsprechende Position zu besetzen haben und melden uns bei erster Gelegenheit bei Ihnen zurück.
Stellen für Mitarbeiter:innen
Mitarbeiter:in für das Projekt KliNet5G gesucht
Relevante Fächer: (Medizin-)Informatik, Elektrotechnik, Netzwerktechnik o.ä.
Studentische und wissenschaftliche Hilfskräfte
Full-Stack-Entwicklung Klinisches Informationssystem für humanitäre Hilfseinheiten
Relevante Fächer: Informatik, Mathematik, Ingenieurswissenschaften
Studentische/ Wissenschaftliche Hilfskraft gesucht zur Unterstützung der Geschäftsstelle des ICCAS (Innovationszentrum für Computer–assistierte Chirurgie)
Anprechpartner: Frederik Krabbes
Wissenschaftliche Hilfskraft gesucht zum Thema: Transparente KI-Anwendung in biomedizinischer Forschung und klinischer Entscheidungsfindung
Relevante Fächer: Informatik, Medizininformatik, Bioinformatik, Mathematik, Ingenieurswissenschaften
Studentische Hilfskraft für die technische Erstellung von E-Learning-Inhalten für das ICCAS
Anprechpartner: Christoph Zeumer
Studentische/Wissenschaftliche Hilfskräfte Softwareentwicklung gesucht
Relevante Fächer: Informatik, Mathematik
Ansprechpartner: Jan Gaebel
Bei Interesse an einer studentischen bzw. wissenschaftlichen Hilfskrafttätigkeit sind Initiativbewerbungen sehr gern gesehen. Einfach digital an: bewerbung@iccas.de
Praktikumsplätze
Webbasierter HSI-Gewebeatlas – Implementierung eines webbasierten Gewebeatlases für hyperspektrale Daten
Ansprechpartner: Hannes Köhler
Relevante Fächer: Informatik, Medieninformatik, Medizinische Informatik
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Masterarbeiten
Modellbasierte Automation und Integration
Nachvollziehbare künstliche Intelligenz im medizinischen Umfeld
Ansprechpartner: Gregor Thürk
Relevante Fächer: Informatik, Medieninformatik o.ä.
Umsetzung eines Multitask-/Pretrainingkonzepts
Ansprechpartner: Adrian Lindenmeyer
Relevante Fächer: Informatik, Medizintechnik, Bioinformatik, Mathematik, Ingenieurswissenschaften, Maschinenbau
Filterung und Kompensation von Elektrischen-Impedanz-Tomographie-Rekonstruktionsartefakten
Ansprechpartner: Reinhard Fuchs
Relevante Fächer: Medizintechnik, medizinische Informatik oder einen vergleichbaren Studiengang
Photogrammetrie für patientenspezifische Elektro-Impedanz-Tomographie-Rekonstruktion
Ansprechpartner: Reinhard Fuchs
Relevante Fächer: Medizintechnik, medizinische Informatik oder einen vergleichbaren Studiengang
Simulation klinischer Prozesse – Simulation und Auswertung klinischer und chirurgischer Prozesse für verschiedene Szenarien
Ansprechpartner: Juliane Neumann
Relevante Fächer: Informatik, Mathematik, Ingenieurswissenschaften
Computer Vision und Natural Language Processing in der minimal-invasiven endoskopischen Navigation – Konzepte des maschinellen Lernens für die Interpretation von operativen Abläufen
Ansprechpartner: Richard Bieck
Relevante Fächer: Informatik, Mathematik, Ingenieurswissenschaften
Intraoperative Multimodale Bildgebung
Entwicklung von intelligenten Algorithmen zur automatischen Klassifikation von verschiedenen anatomischen Strukturen
Ansprechpartnerin: Marianne Maktabi
Berechnung von Pulsparametern aus RGB-Videodaten
Ansprechpartnerin: Annekatrin Pfahl
Relevante Fächer: Medizintechnik, Elektrotechnik
Bachelorarbeiten
Modellbasierte Automation und Integration
Untersuchung asynchroner Ventilation mithilfe von Zeitkonstantenbestimmung regionaler EIT-Kurven
Ansprechpartner: Reinhard Fuchs
Relevante Fächer: Medizintechnik, medizinische Informatik oder einen vergleichbaren Studiengang
Computer Vision und Natural Language Processing in der minimal-invasiven endoskopischen Navigation – Konzepte des maschinellen Lernens für die Interpretation von operativen Abläufen
Ansprechpartner: Richard Bieck
Relevante Fächer: Informatik, Mathematik, Ingenieurswissenschaften
Intraoperative Multimodale Bildgebung
Entwicklung von intelligenten Algorithmen zur automatischen Klassifikation von verschiedenen anatomischen Strukturen
Ansprechpartnerin: Marianne Maktabi
Relevante Fächer: Informatik, Mathematik