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Studentische Hilfskraft (gn)

Universitätsklinikum Münster

Branche: Medizin & Gesundheit

Anzeigen-Nr.: 194674

Beschäftigungsart:
Teilzeit
Dauer der Beschäftigung:
bis zu 2 Jahre
Frühester Arbeitsbeginn:
zum nächstmöglichen Zeitpunkt
Vergütung:
SHK-Tarif
Berufserfahrung:
Keine / Berufsanfänger
Einsatzort:
Universitätsklinikum Münster
Führerschein benötigt:
Nein
PKW benötigt:
Nein
Kontaktperson:
Caroline Osterfeld
Kontakt­auf­nah­me:
Website

Jetzt bewerben

Stellenbeschreibung

Das Universitätsklinikum Münster ist eines der führenden Krankenhäuser Deutschlands. Eine solche Position erlangt man nicht nur durch Größe und medizinische Erfolge. Wichtig ist das Engagement jedes Einzelnen. Wir brauchen Ihr Engagement, um selbst im Kleinen Großes für unsere Patienten leisten zu können. Dafür bieten wir Ihnen viele Möglichkeiten, damit Sie selbst weiter wachsen können.

Zur Unterstützung unserer Forschungs- und Entwicklungsarbeiten zum Thema Deep Learning im Innovationsprojekt Smart Device System suchen wir eine

Studentische Hilfskraft (gn*)
Kennziffer: 03278

(*gn=geschlechtsneutral)

Am Institut für Medizinische Informatik Münster wurde ein neuartiges Mobiles System zur Bewegungsanalyse von Patienten mit M. Parkinson Essentiellem Tremor entwickelt. Dieses Projekt wird vom IMF (Innovative Medizinische Forschung) finanziert und als Studie in Kooperation mit der Neurologie am UKM durchgeführt. Das System besteht aus sog. Smartwatches, welche im Rahmen einer kurzen neurologischen Untersuchung an beiden Handgelenken des Patienten integriert werden und so hochauflösend Bewegungsdaten messen. Ergänzt werden diese Bewegungsdaten an der Hand um elektronische Fragebögen, die der Untersucher am Smartphone ausfüllt. Dadurch werden wichtige Informationen zur Familienanamnese (z.B. litt ein Verwandter an Parkinson?), Medikation und Fragen zu Begleitsymptomen wie Depressionen, Müdigkeit und allgemeinen Lebensqualität ebenfalls ausgewertet.  Die hochstrukturierten Daten werden durch eine bereits implementierte iOS App erfasst und an eine Forschungsdatenbank übertragen, von wo aus ein Deep-Learning Verfahren basierend auf Python und Google Tensor Flow etabliert wird, mit dem neue Muster zur Diagnoseoptimierung im wissenschaftlichen Kontext ermöglicht werden sollen. Eine tiefergehende Beschäftigung im Rahmen einer Bachelor/Masterarbeit im Studiengang Informatik, Wirtschaftsinformatik der WWU Münster oder anderer Universitäten ist im Rahmen einer Kooperation mit unserem Institut möglich. Eine umfassende Einarbeitung in die genutzten Programmiersprachen und Bibliotheken wird gewährleistet.

Ihr Aufgabenbereich:

  • Funktion: Programmierung mit Python, Realisierung eines Deep-Learning Backends basierend auf Google-Tensor-Flow.
  • Flexible Arbeitsbelastung: 10 Stunden pro Woche oder in Kombination mit der zweiten ausgeschriebenen Stelle (iOS App-Entwicklung, s. Ausschreibung mit Kennzeichen 03279) bis zu 19 Stunden pro Woche.

Anforderungen

Wir erwarten von Ihnen:

  • Studium der Informatik, Mathematik, Physik o.ä.
  • Sehr gute Programmierkenntnisse, die bereits in Sprachen wie z.B. JAVA, C++, Java Script oder idealerweise Python erworben wurden.
  • Gute Kommunikations- und Teamfähigkeit

Wir bieten Ihnen eine spannende und abwechslungsreiche Tätigkeit mit flexiblen Wochenarbeitszeiten (10-19 Stunden pro Woche), die Möglichkeit zur Telearbeit sowie eine umfassende Einarbeitung.

Bei Rückfragen wenden Sie sich bitte an Herrn Dr. med. Julian Varghese, M.Sc., Tel.: +49 (251) / 83-54714, E-Mail: Julian.Varghese@uni-muenster.de.

Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung über unser Karriereportal bis zum 31.01.2019. Mehr Informationen erhalten Sie unter www.karriere.ukmuenster.de.

Das UKM unterstützt die Vereinbarkeit von Beruf und Familie und ist daher seit 2010 als familienbewusstes Unternehmen zertifiziert. Es besteht grundsätzlich die Möglichkeit der Teilzeitbeschäftigung. Die Bewerbung von Frauen wird begrüßt; im Rahmen der gesetzlichen Vorschriften werden Frauen bevorzugt eingestellt. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung besonders berücksichtigt.

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