Doktorandenstelle im Bereich Künstliche Intelligenz

Das UKB verbindet als eines der leistungsstärksten Universitätsklinika Deutschlands Höchstleistungen in Medizin und Forschung mit exzellenter Lehre. Jährlich werden am UKB über eine halbe Million Patient*innen ambulant und stationär versorgt. Hier studieren rund 3.500 Menschen Medizin und Zahnmedizin, zudem werden jährlich über 600 Personen in Gesundheitsberufen ausgebildet. Mit rund 9.900 Beschäftigten ist das UKB der drittgrößte Arbeitgeber in der Region Bonn/Rhein-Sieg. In der Focus-Klinikliste belegt das UKB Platz 1 unter den Universitätsklinika in NRW und weist unter den Universitätsklinika bundesweit den zweithöchsten Case-Mix-Index (Fallschweregrad) auf. 2024 konnte das UKB knapp 100 Mio. € an Drittmitteln für Forschung, Entwicklung und Lehre einwerben. Das F.A.Z.-Institut zeichnete das UKB im vierten Jahr in Folge als „Deutschlands Ausbildungs-Champion“ und „Deutschlands begehrtesten Arbeitgeber“ aus.

In der Augenklinik und Informatik des Universitätsklinikums Bonn ist zum 01.04.2026 folgende Stelle in Teilzeit (25 Std./Woche) zu besetzen:

Doktorandenstelle im Bereich Künstliche Intelligenz

Die Stelle ist befristet bis 31.03.2028 zu besetzen.

Im Rahmen einer engen und erfolgreichen Kooperation der Augenklinik und der Informatik der Universität Bonn entwickeln wir ein KI-gestütztes System, das zu Trainingszwecken erzeugte Videoaufnahmen von Augen-OPs analysiert. Ziel ist es zunächst, medizinischen Studierenden automatisch annotierte Versionen der Videos bereitzustellen, um ein individuelles Feedback zu Ablauf, Nutzung und Haltung von Instrumenten und potenziellen Komplikationen zu geben. In einem zweiten Schritt soll ein Echtzeit-Feedback-System während des Trainings ermöglicht werden.

• Entwicklung von Computer-Vision-Modellen zur Analyse von OP-Videos, inkl. Erkennung von Handlungen, Instrumentennutzung und relevanten Interaktionen.
• Aufbau und Annotation eines geeigneten Datensatzes in enger Zusammenarbeit mit anderen Projektmitarbeitern; Entwicklung von Tools zur Annotation und Qualitätssicherung.
• Evaluation der Modelle zusammen mit Lehrenden und Studierenden; Validierung von Lernfortschritten.
• Prototypische Implementierung eines Teaching-Assistants.
• Veröffentlichung der Ergebnisse in Fachzeitschriften und auf Konferenzen; Mitgestaltung von Lehr- und Ausbildungsangeboten

• MSc oder vergleichbarer Abschluss in Informatik oder angrenzenden Fächern mit starkem Hintergrund in Maschinellem Lernen und Computer Vision.
• Fundierte Kenntnisse in Python und Deep-Learning-Frameworks (PyTorch); Erfahrung mit modernen Architekturen für Videoanalyse, temporale Modellierung und/oder Echtzeitsystemen von Vorteil.
• Begeisterung für die Lösung medizinischer Herausforderungen, idealerweise bereits Erfahrung mit medizinischen Daten.
• Eigenständige Arbeitsweise sowie Fähigkeit zur Arbeit in multidisziplinären Teams.
• Sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse.

• Flexible Arbeitszeitgestaltung : flexible Arbeitszeitmodelle, Gleitzeit und Homeoffice Möglichkeit
• Verantwortungsvoll und vielseitig : ein Arbeitsplatz mit großem Gestaltungsspielraum in einem kollegialen Team
• Bezahlung nach TV-L : Tarifliche Vergütung inkl. Jahressonderzahlung, betriebliche Altersvorsorge
• Flexibel für Familien : Möglichkeit auf einen Platz in der Betriebskindertagesstätte und Angebote für Elternzeitrückkehrer
• Clever zur Arbeit : Gute Anbindung an das SWB-Netz, Möglichkeit eines zinslosen Darlehens zur Anschaffung eines E-Bikes
• Geförderte Fortbildung : Individuelle Entwicklungschancen durch Kurse, E-Learning und Coachings
• Start mit System : Strukturiertes Onboarding
• Gesund am Arbeitsplatz : Zahlreiche Angebote der Gesundheitsförderung, kostenlose Mitgliedschaft im UKB-Fitnessstudio
• Arbeitgeberleistungen : Vergünstigte Angebote für Mitarbeiter*innen (Corporate Benefits)

Wir setzen uns für Diversität und Chancengleichheit ein. Unser Ziel ist es, den Anteil von Frauen in Bereichen, in denen Frauen unterrepräsentiert sind, zu erhöhen und deren Karrieren besonders zu fördern. Wir fordern deshalb einschlägig qualifizierte Frauen nachdrücklich zur Bewerbung auf. Bewerbungen werden in Übereinstimmung mit dem Landesgleichstellungsgesetz behandelt. Die Bewerbung geeigneter Menschen mit nachgewiesener Schwerbehinderung und diesen gleichgestellten Personen ist besonders willkommen.

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