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DevOps Engineer am Institut für KI in der Medizin

Organisation
Institut für KI in der Medizin, Universitätsklinikum Essen, Universität Duisburg-Essen
Ort
Essen
Profil
Das neu gegründete Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM) ist Teil des SMART Hospital Konzepts des UK Essens. Durch den Einsatz von Methoden des Maschinellen Lernens wollen wir neue Erkenntnisse aus medizinischen Daten gewinnen und diese zu einer besseren Patientenversorgung einsetzen. Das Institut liegt im Herzen von Essen-Rüttenscheid. In diesem lebendigen und trendigen Stadtteil bieten sich viele Möglichkeiten für eine optimale Verbindung von Leben und Arbeiten.
Besetzung ab
sofort
Stellenprofil
Die AG Translationale bildgestützte Onkologie entwickelt neue Methoden des maschinellen Lernens und setzen diese zum Nutzen von Patienten, Ärzten und Klinikpersonal ein.

Aufgaben:
- Betreuung der technischen Infrastruktur der AG, DevOPs-Tätigkeiten
- Betreuung der DKTK-Joint Imaging Plattform am Standort Essen
- Programmierung von Skripten, bspw. mit Bash oder Python
- Unterstützung beim Aufbau und Betrieb des GPU Clusters des KI Instituts
- Bereitstellung von Webservices und Machine Learning Anwendungen in Docker-Containern
- Hardwarekonfigurationen und Bestellungen
- Erstellung und Pflege technischer Dokumentationen
- Unterstützung bei der technischen Planung von Projekten

Profil:
- Interesse in einem agilen Team zu arbeiten, das im Bereich von medizinischen KI-Anwendungen einen echten Unterschied machen möchte
- Abgeschlossene Berufsausbildung, abgeschlossenes FH-Studium oder vergleichbarer Hintergrund (Infor­matiker, Wirt­schafts­infor­matiker, Fach­infor­matiker System­inte­gration, IT-Techniker, etc.)
- Sicherer Umgang mit Linux-Betriebssystemen, z.B. Ubuntu oder CentOS; auch von der Kommandozeile
- Erfahrung in der Betreuung eines GPU-Clusters wünschenswert
- Erfahrung mit Kubenetes und Docker wünschenswert
- Kenntnisse von medizinischen Schnittstellen und Formaten wünschenswert (bspw. FHIR oder DICOM)
Abteilung
Translationale bildgestützte Onkologie
Vergütung
TVL

Bewerbungsanschrift

jobs@digitale-medizin.net

nur per E-Mail

Ansprechpartner

Prof. Dr. Dr. Jens Kleesiek
+49
jobs@digitale-medizin.net
14.10.2020