Open Positions

Are you looking for a new Adventure? Join our Team!

Our goal at the Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering is to break the traditionally chair structures and create more collaboration and synergy within the department. Therefore, we are always looking for talented and motivated people who would like to join the team. No matter if you are a professor, a Phd student or a student assistant, every person counts as an important part of the team.

On this Page you will find all the latest career openings at AIBE, we are always on the lookout for highly qualified and motivated staff. Become Part of our team!

 


 

PhD Positions

The Chair for Data, Sensors and Devices at the Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering is searching for

Doctoral students

Das Aufgabengebiet umfasst u. a.
At the Chair for Data, Sensors and Devices we are an international team of scientists looking for further founding members. As doctoral student you will have the unique opportunity to join a borderless team of researchers who are interested in machine learning for health care while enjoining one of the globally best employment packages for PhD students. Your task will be to conduct world leading blue sky research in a topic of your choice within health data science and medical image analysis. Examples are, but not limited to, open-set out-of-distribution detection, representation learning, latent space modelling and manipulations, interactive imaging techniques, human pose tracking, image-based guidance, or reinforcement learning for imaging techniques.

The Chair for Data, Sensors and Devices at the newly founded Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering (AIBE) an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg addresses some of the most important issues facing the world today. Data science is revolutionising how medicine is understood, how biomedical research is conducted and how healthcare is delivered. Our mission is to reduce health inequalities, democratize rare healthcare expertise, and to develop novel, computational techniques for the analysis of health data.
The Chair focuses on pursuing algorithmic blue-sky research, including:
Machine representation learning from heterogeneous data (also known as clinical artificial intelligence),
automated medical image analysis and algorithms for smart image acquisition, and
computer-aided detection and diagnosis of disease.

Notwendige Qualifikation
You are expected to have a background in a computer science, physics or mathematics focused discipline.
Research and teaching experience is a bonus. Experience in computer vision and machine learning could also be an advantage.
Excellent written and spoken English is a must.
You should have an independent mindset, show initiative and get things done without constant supervision.

Bemerkungen
During your PhD you will have the opportunity to work with highly esteemed international partners, amongst them research labs at Stanford, MIT, Imperial College London, King’s College London and NYU. You will be able to visit them for extended research stays and discuss highly relevant topics also directly with other leading scientists.

Bewerbung
Please apply with a letter of motivation, a curriculum vitae, copies of certificates and the indication of two contact persons for references. Please combine all documents into a single pdf file and send it by email with subject „Application Doctoral Candidate“ to Dr. Bernhard Kainz via bernhard.kainz@fau.de

 

Mehr Informationen finden Sie Hier:

 

PostDoc Positions

The Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering is seeking to hire a

Post-Doc Researcher / Habilitation Candidate

Das Aufgabengebiet umfasst u. a.

Research:
Initiating, attracting funding for, and leading research projects that aim at new AI methods and technologies for dynamic inference and learning in biomedical and mechatronic systems. This includes but is not limited to intelligent sensor fusion, artificial proprioception, biomimetic motor learning, collective inference and learning in sensor networks and multi-agent systems. Applications include but are not limited to wearable sensor networks, soft robotics, exoskeletons and neuroprostheses.

Teaching:
Supporting the group’s teaching activities on the Bachelor’s and Master’s level. This includes but is not limited to advising PhD candidates and Master thesis projects, organizing seminars and holding lectures, computer labs and journal clubs.

The activities are embedded in the highly interdisciplinary research environment of the new Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering at FAU Erlangen-Nürnberg. FAU offers an outstandingly productive research environment as well as a passionate scholarly community within a vibrant institutional network.

 

Notwendige Qualifikation

Successful candidates must fulfill the following criteria …

  • hold a PhD degree in Engineering, Computer Science, Applied Mathematics or a closely related field
  • have worked on research projects related to AI or Biomedical Engineering
  • have a strong track record with publications in prestigious conferences or journals
  • be able to work independently and to manage multiple complex tasks simultaneously
  • bring excellent communication skills in both written and spoken English
  • be enthusiastic about grant writing and about advising PhD candidates

Wünschenswerte Qualifikation

Successful candidates are not required to but should ideally fulfill several of the following criteria…

  • be experienced in grant writing and in teaching and advising students
  • have a strong background in statistics, information fusion, machine learning, systems&control or a related field
  • bring prior knowledge in rapid prototyping, electronics, embedded systems or app programming
  • have a strong background in programming or in writing Matlab or Python scripts
  • bring the ability and ambition to learn the German language

Bemerkungen
In its pursuit of academic excellence, FAU is committed to equality of opportunity and to a proactive and inclusive approach, which supports and encourages all under-represented groups, promotes an inclusive culture and values diversity.

Bewerbung

Bitte senden Sie ihre Bewerbung als PDF unter Angabe des Kennwortes „AIBE PostDoc Seel“ an aibe-hr@fau.de oder nutzen Sie unser Online Formular um uns die Bewerbung zu zusenden

 

Mehr Informationen finden Sie Hier:

 

Student Positions („Hiwi Jobs“)

Job ID Topic Area Supervisor
J-2101 Deep Learning/Machine Learning for Mixed-Type and Irregularly Sampled Time Series Analysis   Deep Learning, Machine Learning, Time Series Analysis An Nguyen (M. Sc.)
Dr. Dario Zanca
J-2102 2 x positions for Data Collection for Handwriting recognition model development (German Language required) Deep Learning, Machine Learning Mohamad Wehbi (M. Sc.)
J-2103 5 x Hiwi Positions for the development of a Visitor Tracking Solution in the Deutsche Museum using Computer Vision Deep Learning, Computer Vision, Machine Learning Franz Köferl (M. Sc.)
J-2107 Wartung und Erweiterung einer bestehenden Android-Studien-App die im Rahmen einer psychologischen Studie zur Emotionsregulation und -therapie am Lehrstuhl für Klinische Psychologie eingesetzt wird. Android-Entwicklung Dr.-Ing. Stefan Gradl,
Marie Keinert (Lehrstuhl für Klinische Psychologie)
J-2109 2 x Studentische Hilfskraft für den Bereich Outreach (Grafik-Design/Social-Media Skill) am Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering (AIBE)
(Deutschkenntnisse erforderlich)
Homepage, Web Design, Grafikdesign, Social Media Dr. Marlene Reuschel
J-2110 Studentische Hilfskraft für Projekt AI4Gov – KI im öffentlichen Sektor im Präsidialstab der FAU (Strategische Projekte) Web Design, Social Media, Datenanalyse Philipp Dumbach (M. Sc.)
J-2111 Student assistant for the course Maschinelles Lernen für Zeitreihen (Machine Learning for Time Series). Tasks include helping with the generation of digital teaching content and course-related activities. Deep Learning, Machine Learning, Time Series Analysis Dr. Dario Zanca

 

Administration Positions

Zum Aufbau unseres Teams suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine/n Fachinformatiker/in (m/w/d)

Das Aufgabengebiet umfasst u.a.

  • Selbstständige und eigenverantwortliche Administration und Beschaffung der Hard- und Software für die Mitarbeitenden und Studierenden des Departments, Support
  • Installation und Administration von Rechnernetzen am Department (an verschiedenen Standorten) nach aktuellen Sicherheitsrichtlinien und in Zusammenarbeit mit RRZE
  • Mitwirkung bei Forschungsprojekten des Departments, IT-Unterstützung für Praktika, Lehrveranstaltungen des Departments, Digitalisierung der Lehre
  • Service-Aufgaben z.B. bei Datensicherung und Daten-Restauration für alle Arbeitsgruppen des Departments, HPC
  • Aufbau und Pflege von Datenbanken für alle Arbeitsgruppen des Departments
  • Aufbau, Pflege und Weiterentwicklung von Internetauftritten des Departments
  • Installation, Unterstützung und Betreuung der Medientechnik des Departments
  • Kleinere Arbeiten im Hardware-Bereich

 

Bemerkungen

  • Die Stelle ist zunächst auf zwei Jahre befristet. Eine Entfristung der Stelle ist möglich.
  • Wir bieten einen abwechslungsreichen und sicheren Arbeitsplatz, flexible Arbeitszeiten, Familienfreundliches Umfeld
  • Nähe zur Forschung: Künstlichen Intelligenz, Machine Learning und Digital Health
  • Teamzugehörigkeit: gute Arbeitsatmosphäre, Onboarding, Teil der FAU-Community

 

Bewerbung

Bitte senden Sie ihre Bewerbung als PDF unter Angabe des Kennwortes „AIBE Fachinformatiker/in“ an aibe-hr@fau.de oder nutzen Sie unser Online Formular um uns die Bewerbung zu zusenden

 

Mehr Informationen finden Sie Hier:

Wir bauen derzeit eine Vielzahl an gemeinschaftlich genutzten Laboren (z.B Innovation Lab, Akustik, Medizinrobotik, Virtual Reality, Neurotechnology usw.) auf. Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine/n Techniker/in (m/w/d)

Das Aufgabengebiet umfasst u. a.

Mini-Computer, die unseren Lebensrhythmus dokumentieren, EKG-Sensoren, die jedes Detail aufzeichnen, Brillen, die uns in eine andere Realität versetzen, Robotik, vom Nervensystem kontrollierte Prothesen. Diesen Technologien begegnen wir mittlerweile ständig im Alltag. In unseren Laboren werden solche Technologien entwickelt und getestet. Als Mitglied in unserem Team sind Sie in unsere Forschungsprojekte technisch eingebunden und unterstützen die Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen und die Studierenden bei der Umsetzung aktiv.

 

Bemerkungen

  • Die Stelle ist zunächst auf zwei Jahre befristet. Eine Entfristung der Stelle ist möglich
  • Wir bieten einen abwechslungsreichen und sicheren Arbeitsplatz, flexible Arbeitszeiten, familienfreundliches Umfeld und vieles mehr
  • Nähe zur Forschung: Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Digital Health
  • Teamzugehörigkeit: Gute Arbeitsatmosphäre, Onboarding, Teil der FAU-Community

 

Bewerbung

Bitte senden Sie ihre Bewerbung als PDF unter Angabe des Kennwortes „AIBE Fachinformatiker/in“ an aibe-hr@fau.de oder nutzen Sie unser Online Formular um uns die Bewerbung zu zusenden

 

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Der Lehrstuhl für Maschinelles Lernen und Datenanalytik sucht zum 01. September 2022 eine/n

Auszubildende/n zum/zur Fachinformatiker/in (Systemintegration)

 

Das Aufgabengebiet umfasst u. a.
Der Lehrstuhl beschäftigt sich mit tragbarer Datenverarbeitung (Wearable Computing), Mensch-Computer-Interaktion (Human Computer Interaction), und maschinellem Lernen für Anwendungen an der Schnittstelle zwischen dem Sport- und Gesundheitsbereich und im industriellen Kontext. Wir bieten ein vielfältiges Aufgabenspektrum, welches z.B. die Mitwirkung an Forschungsprojekten sowie IT-Systemen für den universitären Lehrbetrieb einschließt.

Während der dreijährigen Ausbildung durchlaufen die Auszubildenden verschiedene Stationen im sogenannten dualen System. Während der theoretische Teil der Ausbildung durch den Besuch der Berufsschule geprägt ist, findet der anwendungsorientierte Teil der Ausbildung am Lehrstuhl statt. Dabei umfasst das Aufgabengebiet in die folgenden Schwerpunkte während der Ausbildung:

Installation, Inbetriebnahme, Betreuung, Wartung und Pflege der

  • Rechensysteme
  • Serversysteme
  • Hochleistungsnetze

 

Hinzu kommen Tätigkeiten im Bereich

  • Beschaffung von Hard- und Software
  • Softwareverwaltung
  • Fehleranalyse und -beseitigung technischer Störungen
  • IT-Unterstützung bei wissenschaftlichen Projekten
  • Sicherstellung einer hohen Systemverfügbarkeit
  • Pflege und Weiterentwicklung des Internetauftritts
  • Einblicke in die Betriebssysteme Windows, Linux und MacOS
  • Skriptsprachen (z.B. Python, HTML, JavaScript,…)

 

Notwendige Qualifikation

  • Realschulabschluss, Fachabitur oder Abitur
  • Studienabbrecher/innen sind ebenfalls willkommen

 

Wünschenswerte Qualifikation

  • Zuverlässigkeit
  • Gute Auffassungsgabe
  • Teamfähigkeit und Engagement
  • Interesse an technischen Aufgaben
  • Motivation in einem wissenschaftlichen Umfeld einen Beruf zu erlernen
  • Englisch-Kenntnisse

 

Bemerkungen
Es erwartet Sie ein junges und dynamisches Umfeld mit zahlreichen Kooperationspartnern aus internationalen Unternehmen (z.B. adidas, Siemens) und Universitäten (z.B. Massachusetts Institute of Technology).

 

Bewerbung
Für Auskünfte steht Ihnen zur Verfügung:

Prof. Dr. Björn Eskofier
Lehrstuhl für Maschinelles Lernen und Datenanalytik
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Carl-Thiersch-Str. 2b
91052 Erlangen
Die Bewerbungen sind zu richten an:
Ihre Bewerbung nehmen wir bevorzugt per E-Mail an irene.steinheimer@fau.de entgegen.

Falls Sie sich schriftlich bewerben möchten, senden Sie bitte ihre vollständigen Unterlagen (ausschließlich Kopien, die nicht zurückgesandt werden müssen) an folgende Adresse:

Irene Steinheimer
Lehrstuhl für Maschinelles Lernen und Datenanalytik (MaD Lab)
Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering (AIBE)
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Carl-Thiersch-Str. 2b
91052 Erlangen

Erbetene Bewerbungsunterlagen:

  • Motivationsschreiben
  • Lebenslauf
  • Lichtbild
  • Kopien der letzten Schulzeugnisse

 

Mehr Informationen finden Sie Hier:

Das Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering wurde zum 01.05.2020 als sechstes Department der Technischen Fakultät mit einer Schnittstelle zur Medizinischen Fakultät neu gegründet. Zum Aufbau unseres Teams in der zentralen Verwaltung des Departments suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine/n

Assistenz der Geschäftsführung (m/w/d)

Das Aufgabengebiet umfasst u. a.

  • Aufbau der zentralen Verwaltung des Departments AIBE in Zusammenarbeit mit der Geschäftsführung
  • Stellvertretung der Geschäftsführung in sämtlichen administrativen und organisatorischen Aufgaben
  • Finanzverwaltung der Haushaltsmittel des Departments und in strategischen Gemeinschaftsprojekten incl. Projektmanagement
  • Personal und Stellenverwaltung des Departments
  • Betreuung der Gremiensitzungen des Departments
  • Erstellung von Analysen, Berichten, Auswertungen und Recherchen zur inhaltlichen Unterstützung und Beratung der Leitung des Departments
  • Organisation von Veranstaltungen des Departments, Gästebetreuung
  • Raum- und Flächenmanagement des Departments
  • Organisation von Schulungen

Notwendige Qualifikation

  • Abgeschlossene kaufmännische Ausbildung, vorzugsweise Industriekauffrau/-mann oder Bankkauffrau/-mann
  • Mehrjährige Erfahrung und Kenntnisse in den Bereichen Buchhaltung, Projektmanagement, Personal
  • Fundierte Kenntnisse universitärer Strukturen und Prozesse, idealerweise der FAU
  • Eigeninitiative sowie selbstständige, zuverlässige, sorgfältige und strukturierte Arbeitsweise
  • Sehr gute Deutsch- (Niveau Muttersprache) und Englischkenntnisse (Niveau C1) in Wort und Schrift
  • Interkulturelle Kompetenz

Wünschenswerte Qualifikation

  • Erfahrungen beim Aufbau von universitären Strukturen zur akademischen Selbstverwaltung
  • Berufserfahrung in der freien Wirtschaft/Industrie
  • Qualifiziertes Verständnis im Umgang mit Zahlen, technisches Grundverständnis
  • Fähigkeit selbständig Konzepte zu erarbeiten und zu präsentieren
  • Sehr gute Organisations- und Kommunikationsfähigkeit, hohe Belastbarkeit
  • Aufgeschlossenheit gegenüber neuen Aufgaben, Teamfähigkeit
  • Selbständige, engagierte und flexible Arbeitsweise und Arbeitseinteilung entsprechend den Anforderungen
  • Erfahrung in der Organisation und Durchführung von Schulungen und Veranstaltungen; idealerweise auch im internationalen Umfeld
  • Sehr gute Organisations- und Kommunikationsfähigkeit, Belastbarkeit
  • Aufgeschlossenheit gegenüber neuen Aufgaben, Teamfähigkeit
  • Selbständige, engagierte und flexible Arbeitsweise und Arbeitseinteilung entsprechend den Anforderungen

Bemerkungen

  • Die Stelle ist zunächst auf zwei Jahre befristet. Eine Entfristung der Stelle ist möglich.
  • Wir bieten einen abwechslungsreichen und sicheren Arbeitsplatz, flexible Arbeitszeiten, Familienfreundliches Umfeld
  • Nähe zur Forschung: Künstlichen Intelligenz, Machine Learning und Digital Health
  • Teamzugehörigkeit: gute Arbeitsatmosphäre, Onboarding, Teil der FAU-Community

Bewerbung
Bitte senden Sie Ihre Bewerbungsunterlagen unter Angabe des Kennwortes AIBE Assistenz GF an aibe-hr@fau.de

 

Mehr Informationen finden Sie Hier:

 

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