Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Doktorand (w/m/d)
im Bereich KI-gestützte Verbesserung der Dosimetrie mittels SPECT/CT

Bewerbungsfrist: 15.05.2025

Die Klinik und Poliklinik für Nuklearmedizin des Universitätsklinikums Würzburg sucht engagierte Promotionskandidat*innen (w/m/d) zur Mitarbeit in der AG Tran-Gia (Heisenberg-Professur für Multimodale Bildgebung und Theranostik). Die Stelle ist Teil eines innovativen Projekts zur KI-gestützten Optimierung der Dosimetrie von Therapien mit Radiopharmazeutika.

• Promotionsstelle (75 % TV-L E13, zunächst befristet auf 3 Jahre) in einem interdisziplinären, dynamischen Forschungsteam.
• Zugang zu modernsten Bildgebungsverfahren und klinischen Daten.
• Hochleistungsrechner für KI-Training und Bildverarbeitung.
• 3D-Druck-Labor zur Entwicklung von Phantomen und Forschungsprototypen.
• Einbindung in das strukturierte Promotionsprogramm der Graduate School of Life Sciences (GSLS) der Universität Würzburg.
• Unterstützung bei Fortbildungen, Konferenzbesuchen und Karriereplanung.
• Zusammenarbeit mit nationalen und internationalen Partnern.
• Unter bestimmten Voraussetzungen ist eine Anrechnung auf den Fachkundeerwerb für Medizinphysik-Experten (MPE) möglich.

• Entwicklung und Validierung von KI-Methoden zur Verbesserung der internen Dosimetrie bei der Radioligandentherapie, insbesondere auf Basis quantitativer SPECT/CT-Daten.
• Anwendung und Weiterentwicklung von Algorithmen zur Bildverbesserung, Segmentierung und quantitativen Analyse.
• Integration der entwickelten Verfahren in klinische Dosimetrie-Workflows
• Präsentation der Forschungsergebnisse auf Konferenzen sowie Publikation in Fachzeitschriften

• Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder gleichwertig) in Medizinphysik, Informatik, Physik, Medizintechnik oder verwandten Disziplinen.
• Interesse an medizinischer Bildgebung und KI-Anwendungen im Gesundheitswesen.
• Erfahrung mit Python und ML-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow).
• Kenntnisse in Nuklearmedizin oder SPECT/CT von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Deutschkenntnisse sind wünschenswert.

• Training and Continuing Education
• Retirement Pension Plan
• Company sports program
• Child Care
• Flexible Working Hours
• Collegiality
• Challenging, diverse and evolving area of responsibility
• Attractive salary according to TV-L incl. annual special payment
• JobBike
• Corporate Benefits