„Besser Studieren“ ist das gelebte Motto der Jade Hochschule. In über 60 innovativen Studien­gängen an den Studienorten Wilhelmshaven, Oldenburg und Elsfleth bilden wir über 6.000 Studierende wissenschaftlich und praxisnah aus. Über 170 Professorinnen und Professoren sowie ca. 400 Mitarbeitende engagieren sich im Sinne des Leitbildes unserer Hochschule: innovativ, kompetent, kooperativ, vielfältig und zugewandt. Die Gewinnung qualifizierter Beschäftigter ist dabei eine zentrale Voraussetzung für die Fortsetzung ihrer positiven Entwicklung. Aufgrund der herausragenden Bedeutung der Künstlichen Intelligenz entwickelt die Jade Hochschule bis zum Jahr 2030 eine Identität als KI‑Hochschule und setzt diese Identität in allen Arbeits­bereichen um.

Wissenschaftliche_r Mitarbeiter_in (m/w/d) Entgeltgruppe 13 TV-L | Kennziffer BGG 06/26

Vorgenannte Stelle ist an der Jade Hochschule Wilhelmshaven/​​Oldenburg/​​Elsfleth im Fachbereich Bauwesen Geoinformation Gesundheits­technologie am Campus Oldenburg in der Abteilung Technik und Gesundheit für Menschen zum nächstmöglichen Zeitpunkt im Umfang von 75 %, befristet bis zum 30. April 2030, zu besetzen.

Die wissenschaftlichen Aufgaben sollen im Rahmen des vom BMFTR geförderten Projekts zur Knieendoprothetik mit Echtzeit-Visualisierung (KneeView) durchgeführt werden.

Ziele der Arbeiten im Projekt sind die exakte Bestimmung der Knochen­lagen sowie Rotation auf Basis des sichtbaren Ausschnitts im Kniebereich. Gerade bei der Bewegung des Beins müssen die Beinachsen in Echtzeit bestimmt werden. Dies soll einerseits mit Hilfe eines hochgenauen Kamera­systems, andererseits mit Inertial­mess­sensoren (IMU) zur Bestimmung der Lage und Position des Beins anhand eines KI‑basierten Modells geschehen. Dabei liegt der Fokus auf dem maschinellen Lernen und der Bildverarbeitung mit Methoden der künstlichen Intelligenz.

Die Arbeiten sollen kollaborativ zusammen mit den weiteren Mitarbeitenden im Projekt durchgeführt werden und umfassen insbesondere folgende Aufgaben:

• Entwicklung, Aufbau und Analyse von Settings zur möglichst realitätsnahen Erfassung während laufender Knieoperationen
• Literatur­recherche und Implementierung neuester Erkenntnisse
• Mitwirkung am Aufbau eines Demonstrators
• Erweiterung der im Institut vorhandenen Untersuchungs­methoden der Muster­erkennung, besonders mit Blick auf neuronale Netze/​Deep Neural Networks
• Teilnahme an internationalen Konferenzen zur Vorstellung der Erkenntnisse
• Anleitung von studentischen und wissenschaftlichen Hilfskräften und Studierenden im Rahmen des Projektes bei der Abschluss­arbeit sowie Lehrtätigkeiten in relevanten Studien­gängen
• Erstellung/​Schreiben von verwandten und weiterführenden Forschungs­anträgen
• Verfassen von Projekt­berichten
• Öffentlichkeits­arbeit (Verbreitung des Wissens, Fortbildungen und Schulungen)
• Design von Studien und Aufbau von Mess-Settings mit sämtlicher Hardware
• Stellen von Ethik­anträgen
• Publikation der Forschungs­ergebnisse (auch international) (Analyse und Darstellung der Ergebnisse der Studien)
• Kommunikation mit den Projekt­partnern (intern und extern)

• Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschul­studium (Dipl. (Uni)/​Master) mit technischen Schwerpunkten wie Ingenieur­wissenschaften, Elektro­technik, Informatik, Geoinformatik etc.
• Bereitschaft zur wissenschaftlichen Weiterqualifizierung (Promotion)

Wünschenswert sind:

• Erfahrungen in Projekt­arbeit und wissenschaftlichen Methoden
• Hervorragende Programmier­fähigkeiten in diversen Programmier­sprachen
• Erfahrung mit Methoden der künstlichen Intelligenz und Muster­erkennung
• Erfahrung mit dem Entwurf komplexer Mess­settings mit multimodalen Sensoren wie Kameras und weiteren Messwandlern
• Gute Ausdrucks­fähigkeit in Wort und Schrift in Deutsch und auch in Englisch
• Erfahrung in der Arbeit in inter­disziplinären Teams
• Selbständige Arbeitsweise, Kommunikations­stärke und Teamfähigkeit

• Flexible Arbeitszeit­regelung sowie mobiles Arbeiten oder Telearbeit
• Beschäftigung nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder (TV‑L)
• Betriebliche Alters­vorsorge (VBL)
• 30 Tage Jahresurlaub gemäß TV‑L
• Jahres­sonder­zahlung gemäß TV‑L
• Weiterbildungs- und Sportangebote