Stellenangebot: Forschungsinfrastruktur- und Datenmanager für das RACOON-Projekt (m/w/d) bei Universitätsklinikum Erlangen AöR

Patientenversorgung auf höchstem Niveau, ausgezeichnete Forschung und Lehre sowie modernste Medizin und Diagnostik – das sind wir vom Uniklinikum Erlangen! Mit unseren über 10.400 hoch qualifizierten Beschäftigten sind wir einer der größten Arbeitgeber Mittelfrankens und wachsen stetig weiter. Dank der wissenschaftlichen Expertise und des großen Engagements unserer Mitarbeitenden bieten wir unseren Patientinnen und Patienten einzigartige und zukunftsweisende Behandlungsmöglichkeiten. Damit gewährleisten wir medizinischen Fortschritt. Finden auch Sie bei uns den perfekten Job, der für Sie und andere Sinn ergibt!

Die Strahlenklinik und das radiologische Institut beteiligen sich am deutschlandweiten Forschungs- und Infrastrukturprojekt RACOON (RAdiological COOperative Network). RACOON ist ein durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) gefördertes Projekt im Rahmen des Netzwerks Universitätsmedizin (NUM) und vernetzt die radiologischen, nuklearmedizinischen und radioonkologischen Einrichtungen aller deutschen Universitätskliniken über eine gemeinsame, föderierte Forschungsinfrastruktur. Ziel ist es, die relevanten Behandlungsdaten standortübergreifend für multizentrische Studien und die Entwicklung KI-basierter Analysemethoden nutzbar zu machen.

Zur Anbindung radioonkologischer Zentren und Strahlentherapiedaten in die RACOON Infrastruktur suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine/n engagierte/n Mitarbeiter/in mit Hintergrund in Medizinphysik, Medizintechnik, Informatik oder verwandter Fachrichtung.

Die Aufgaben

• Koordination des radioonkologischen RACOON-Teilprojekts am Standort Erlangen sowie Abstimmung mit den beteiligten deutschen Universitätsklinik-Standorten und dem zentralen RACOON-Konsortium
• Betreuung und Weiterentwicklung der lokalen Forschungsinfrastruktur (RACOON-NODE) inklusive Anbindung an die zentrale Umgebung (RACOON-CENTRAL)
• Entwicklung technischer Lösungen zur Verarbeitung und Analyse von Strahlentherapiedaten wie Bestrahlungsplänen, Dosisverteilungen und Konturen (DICOM-RT) innerhalb der RACOON-Infrastruktur
• Konzeption und Programmierung neuer Studienmodule, mit denen radioonkologische Forschungsfragen multizentrisch bearbeitet werden können
• Aufbau und Pflege einer qualitätsgesicherten, datenschutzkonformen Datenbasis für die radioonkologische Forschung
• Mitwirkung an wissenschaftlichen Publikationen, Projektberichten und Fördermittelanträgen

Das Know-how dafür

• Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) in (Medizin)-Physik, Medizintechnik, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet; eine Promotion ist wünschenswert, aber keine Voraussetzung
• Fundierte Programmierkenntnisse
• Erfahrung im Datenbankmanagement sowie im Umgang mit Forschungsinfrastrukturen (z. B. föderierte Systeme, klinische Datenintegration) wünschenswert
• Idealerweise Vorkenntnisse mit radioonkologischen Datenformaten, Bildgebung und medizinischer Bilddatenverarbeitung
• Hohes Interesse an interdisziplinärer und standortübergreifender Forschung im medizinisch-technischen Umfeld
• Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise und ausgeprägte Teamfähigkeit
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Das bieten wir:

• Eine interessante Tätigkeit in einem motivierten, aufgeschlossenen Team
• Sorgfältige und qualifizierte Einarbeitung
• Ein umfassendes Angebot zur Gesundheitsförderung
• Beabsichtigte Eingruppierung, je nach Qualifikation und persönlichen Voraussetzungen, gemäß TV-L
• Es handelt sich um eine Teilzeitstelle (95%), die auf 36 Monate befristet ist
• Ein interdisziplinäres und kollegiales Arbeitsumfeld in enger Zusammenarbeit mit Klinik, Forschung und Industriepartnern

Ansprechperson bei Fragen:

Prof. Dr. Christoph Bert
Leiter der Abteilung Medizinische Strahlenphysik
Telefon: 09131 85-44213

Bewerbung an:

Universitätsklinikum Erlangen
Strahlenklinik
z.Hd. Prof. Dr. Christoph Bert
Universitätsstraße 27
91054 Erlangen