Akademische:r Mitarbeiter:in (m/w/x) in Reutlingen - Stellenangebot

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Akademische:r Mitarbeiter:in (m/w/x)

Beschreibung des Berufsfeldes Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (Hochschule) bei BerufeNET

Beruf:	Akademische:r Mitarbeiter:in (m/w/x)
Art der Stelle:	Arbeitsplatz
Arbeitsantritt (von - bis):	2025-09-01+02:00 - 2025-1
Anforderungen:	An der Hochschule Reutlingen trifft Innovation auf Tradition. Ob digitale Transformation, nachhaltige Produktentwicklung oder interdisziplinäre Forschung – wir arbeiten an Themen, die Wissenschaft, Wirtschaft und die Welt bewegen. Die Fakultät Informatik der Hochschule Reutlingen steht für anwendungsnahe Forschung u.a. in den Bereichen IoT, KI und digitale Gesundheit. Im IoT-Lab mit dem Ambient Assisted Living Lab arbeiten wir im Projekt CoDiac an innovativen Methoden zur Analyse multimodaler Biosignale, um Schlafstörungen wie Insomnie und Schlafapnoe präzise zu erkennen und zu überwachen. Akademische:r Mitarbeiter:in (m/w/x) In Teilzeit (75\%) Kennziffer 2025/081 WAS SIE GESTALTEN - Entwicklung und Training von KI-Modellen zur Analyse multimodaler Biosignale (EEG, EOG, PPG, Atmung) mit fortgeschrittenen Deep-Learning-Verfahren zur Erkennung von Insomnie und schlafbezogenen Atmungsstörungen. - Durchführung von Zeitreihen- und Frequenzbereichsanalysen, insb. auf Basis von EEG-Daten. - Mitwirkung an der Entwicklung einer medizinischen Diagnosesoftware, inklusive Visualisierung und kliniknaher Nutzerführung. - Integration der entwickelten Algorithmen in eine Cloud-basierte Infrastruktur in enger Abstimmung mit Projektpartnern. - Beteiligung an der methodischen Planung und Auswertung einer klinischen Studie (Stichprobenplanung, Evaluationsstrategie, Datenvalidierung). - Beitrag zu wissenschaftlichen Publikationen, Konferenzen und Dokumentation regulatorischer Aspekte. WAS SIE MITBRINGEN - Abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, Medizininformatik, Data Science, Computational Neuroscience oder vergleichbaren Fachrichtungen. - Fundierte Kenntnisse in maschinellem Lernen, insbesondere für zeitabhängige Daten (Time Series). - Praktische Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks. - Vertrautheit mit Biosignaldaten (z.B. EEG, EKG, PPG) und deren Verarbeitung. - Kenntnisse in Signalqualitätssicherung, Artefakterkennung und Multimodaler Datenfusion sind von Vorteil. - Erfahrung mit wissenschaftlicher Arbeit, idealerweise nachgewiesen durch Publikationen oder Projektbeteiligung. - Teamfähigkeit, strukturierte Arbeitsweise - Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse. WAS WIR BIETEN - Interessantes und anspruchsvolles Aufgabengebiet - Die Einstellung erfolgt befristet bis 30.06.2028. - Eine Weiterbeschäftigung nach Ablauf der Dauer wird angestrebt. - Bezahlung nach TV-L E13. - Möglichkeit der kooperativen Promotion. BENEFITS Zuschuss zum Jobticket BW Möglichkeit der Mobilen Arbeit Essenszuschuss für die Mensa Gute Vereinbarkeit von Familie und Beruf Zusatzversorgung (Betriebsrente) bei der VBL Radleasing-Angebot über JobBike BW zu attraktiven Konditionen Wir legen Wert auf Vielfalt und Chancengleichheit. Frauen bitten wir nachdrücklich um ihre Bewerbung. Schwerbehinderte Personen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung mit den üblichen Unterlagen bis zum 31.08.2025 über unser Bewerbungsportal http://karriere.reutlingen-university.de (https://stellen.reutlingen-university.de/de/jobposting/4de53b745fd34d04416bf9bfab5ee0af2235df160/apply) . Bewerbungen per E-Mail oder Post können leider nicht berücksichtigt werden. Bei Fragen kontaktieren Sie gerne: Prof. Dr. Natividad Martínez Madrid \| +49 (0)7121 271 4014 \| [natividad.martinez@reutlingen-university.de]
Arbeitszeit:	Teilzeit - Vormittag, ,
Arbeitsort:	72762 Reutlingen
Chiffre:	18876-d4jle93z4w-S
Zust. Arbeitsagentur:	Agentur für Arbeit Reutlingen
Firmenanschrift:	Frau Natividad https://stellen.reutlingen-university.de/jobposting/4de53b745fd34d04416bf9bfab5ee0af2235df16?ref=afa
Telefon:	--
URL:	https://stellen.reutlingen-university.de/jobposting/4de53b745fd34d04416bf9bfab5ee0af2235df16?ref=afa
Stellenbeschreibung:
Zuletzt bearbeitet am:	2025-08-06

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