Stellenbeschreibung:

W2- / W3-Professur für Smart Imaging und Data Profiling (Tenure Track; Open Rank)

Die Medizinische Fakultät besetzt im Institut für Radiologie zum frühestmöglichen Zeitpunkt eine W2- / W3-Professur für Smart Imaging und Data Profiling mit folgenden Möglichkeiten:

  • W2-Professur mit Tenure Track auf W3 (Beamtenverhältnis auf Zeit für sechs Jahre mit Perspektive auf eine anschließende W3-Professur auf Lebenszeit bei Erfüllung der Tenure-Evaluationskriterien)
  • W3-Professur auf Lebenszeit

Die Berufung richtet sich nach der Qualifikation der Bewerberin bzw. des Bewerbers (m/w/d).

Rahmen und Kooperationen

Die Professur wird im Rahmen der Hightech Agenda Bayern – Verbundprojekt d.DiM: Digital Disease Management besetzt. Erwartet wird die Bereitschaft zum Austausch mit den Standorten des KI-Knotens Gesundheit in Bayern sowie die Initiierung gemeinsamer Aktivitäten und Forschungsprojekte. Eine Zweitmitgliedschaft in der Technischen Fakultät ist angestrebt.

Aufgabengebiet und Forschungsschwerpunkte

Gesucht wird eine international ausgewiesene Persönlichkeit auf dem Gebiet KI-basierter MR-Imaging-Ansätze (klinisch-radiologisch oder computerbasierte Bildgebungsforschung in Verbindung mit klinischer Erfahrung) mit wissenschaftlichen Schwerpunkten in einem oder mehreren der folgenden Themenfelder:

  • Methodenentwicklung zur modalitätennahen KI-basierten Optimierung von Scan-Prozessen und Untersuchungsabläufen
  • Intelligente Algorithmen zur Datenextraktion und -analyse im Scan-Kontext
  • Personalisierte klinische Entscheidungsunterstützung

Die Professur soll mit ihrem Forschungsprofil an die Forschungsschwerpunkte der Fakultät anknüpfen und sich aktiv in folgende Verbünde und Programme einbringen:

  • Sonderforschungsbereiche
  • DFG-Forschungsgruppen
  • Graduiertenkollegs
  • Interdisziplinäres Zentrum für Klinische Forschung
  • Deutsches Zentrum für Immuntherapie
  • NCT WERA
Lehre und Krankenversorgung
  • Lehre überwiegend in deutscher Sprache in den Studiengängen Medizin und Zahnmedizin
  • Anteilige Beteiligung an der Krankenversorgung
Einstellungsvoraussetzungen
  • Abgeschlossenes Hochschulstudium
  • Pädagogische Eignung
  • Besondere Befähigung zu wissenschaftlicher Arbeit , in der Regel durch eine Promotion nachgewiesen
  • Zusätzliche wissenschaftliche Leistungen , nachweisbar durch:
    • Habilitation oder
    • Gleichwertige wissenschaftliche Leistungen (auch außerhalb des Hochschulbereichs oder im Rahmen einer W1-Professur erbracht)
  • Fachärztliche Anerkennung für Radiologie ist von Vorteil
Zusätzliche Anforderungen für eine W2-Professur mit Tenure Track auf W3:
  • Breites Forschungsspektrum
  • Internationale Sichtbarkeit
  • Kontinuierliche internationale Publikationen
  • Gute Lehrerfahrung
Zusätzliche Anforderungen für eine W3-Lebenszeitprofessur:
  • Breites Forschungsspektrum
  • Hohe internationale Sichtbarkeit
  • Kontinuierliche internationale Publikationen auf sehr hohem Niveau
  • Vertiefte Lehrerfahrung
  • Führungs- und Leitungskompetenzen
Erwartungen der FAU
  • Teilnahme an der akademischen Selbstverwaltung
  • Engagement bei der Einwerbung von Drittmitteln
  • Hohe Präsenz an der Universität zur intensiven Betreuung der Studierenden
  • Bereitschaft zu englischsprachiger Lehre wird gewünscht
Diversität und Chancengleichheit

Die FAU verfolgt eine Politik der Chancengleichheit unter Ausschluss jeder Form von Diskriminierung. Bewerbungen von Personen mit Schwerbehinderung und ihnen Gleichgestellten werden bei im Wesentlichen gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Bewerbungen von Wissenschaftlerinnen werden ausdrücklich begrüßt. Die FAU ist Mitglied im Verein „Familie in der Hochschule e.V.“ und unterstützt Dual-Career-Paare .

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NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Veröffentlichungsdatum:

    01 Sep 2026
  • Standort:

    Erlangen
  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt

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