Ihre Aufgaben:

Entwicklung neuer Machine-Learning-Algorithmen für die Analyse von Mikroskopiebilddaten, insbesondere zur Verfolgung von Objektbewegungen, basierend auf realen Anwendungen in der lebenswissenschaftlichen Forschung
Entwicklung von Lösungen zur Integration großer Foundation-Modelle in Workflows zur Mikroskopiebildanalyse und analytischen Datenanalyse gemeinsam mit anderen Teammitgliedern
Implementierung KI-basierter Software zur Mikroskopiebildanalyse in Python
Entwicklung von Algorithmen zur Nutzung von Machine-Learning-Modellen direkt auf Edge-Geräten
Publikation von Ergebnissen und Methoden in Konferenzbeiträgen und Fachzeitschriften

Ihr Profil:

Master-, Diplom- oder gleichwertiger Abschluss in Informatik/Computer Engineering/Statistik/angewandter Mathematik/Data Science/Biomedizintechnik oder in einem relevanten wissenschaftlichen Bereich
Fundierte Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen
Umfassende Erfahrung im Bereich Computer Vision oder Bildanalyse
Gute Kenntnisse in Deep-Learning-Paketen wie PyTorch
Erfahrung mit Foundation-Modellen (Large Vision Models oder multimodalen Large Language Models)
Grundkenntnisse im Umgang mit Edge-Geräten
Gute Präsentations- und Schreibfähigkeiten
Proaktive, eigenständige und lösungsorientierte Arbeitsweise
Fließendes Englisch (in Wort und Schrift)
Veröffentlichungen bei hochrangigen Computer-Vision-Konferenzen oder in Fachzeitschriften sind von Vorteil
Erfahrung in der Entwicklung von Open-Source-Software ist von Vorteil

Leibniz-Institut für Anaytische Wissenschaften - ISAS - e.V.

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