Doctoral Student in Machine Learning and Medical Data Science — ETH Zürich

Vollständige Beschreibung

Doktorand in Machine Learning und Medical Data Science

100%, Zürich, befristet

Sind Sie begeistert von maschinellem Lernen und KI und freuen sich darauf, Methoden zu entwickeln, die im Gesundheitswesen einen Unterschied machen können? Die Medical Data Science Group an der ETH Zürich, geleitet von Prof. Julia Vogt, sucht eine hochmotivierte Doktorandin für unser interdisziplinäres Forschungsteam. Die Medical Data Science Group entwickelt innovative Methoden für maschinelles Lernen und KI, um herausfordernde Probleme in Medizin und Gesundheitswesen zu lösen. Unsere Forschung kombiniert grundlegende Fortschritte im maschinellen Lernen mit sinnvollen medizinischen Anwendungen. Potenzielle Forschungsrichtungen umfassen Repräsentationslernen, Pre- und Post-Training von Stiftungsmodellen, generative KI, Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit, probabilistische Modellierung, Zeitreihenanalyse und multimodales Lernen. Die Doktorandenstelle bietet die Möglichkeit, originelle Forschung an der Schnittstelle von maschinellem Lernen und Gesundheitswesen zu betreiben und eng mit Forschern aus technischen und medizinischen Disziplinen zusammenzuarbeiten. Spezifische Forschungsthemen werden gemeinsam mit Prof. Julia Vogt, unter Berücksichtigung der Interessen und Expertise der Kandidaten sowie der Forschungsschwerpunkte der Gruppe.

Stellenbeschreibung

• Führen Sie unabhängige Forschung zu neuartigen maschinellen Lern- und KI-Methoden durch, mit Schwerpunkt auf medizinischen und medizinischen Anwendungen
• Design, Implementierung und systematische Bewertung von Modellen und Experimenten für maschinelles Lernen, um eine strenge und reproduzierbare Forschung zu gewährleisten
• Veröffentlichen und präsentieren Sie Ihre Ergebnisse auf wissenschaftlichen Konferenzen und in Peer-Review-Zeitschriften und entwickeln Sie Ihre Doktorarbeit
• Arbeiten Sie mit Experten aus technischen und medizinischen Disziplinen zusammen und tragen Sie zu wissenschaftlichen Diskussionen, Seminaren und Gruppenaktivitäten bei
• Unterstützung der Lehrtätigkeit und Betreuung von Studierendenprojekten

Profil

• Ein Master-Abschluss in Informatik, maschinellem Lernen, Statistik, angewandter Mathematik oder einem eng verwandten technischen Bereich
• Starke Grundlagen in Mathematik, Statistik und maschinellem Lernen, kombiniert mit soliden Programmierkenntnissen (z. B. Python)
• Ein starkes Interesse sowohl an grundlegender maschineller Lernforschung als auch an Anwendungen in Medizin und Gesundheitswesen
• Neugier, Kreativität und die Fähigkeit, anspruchsvolle Forschungsfragen unabhängig und systematisch anzugehen
• Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten, mit einem Engagement für strenge und verantwortungsvolle wissenschaftliche Forschung
• Starke Kommunikationsfähigkeiten in Englisch und Begeisterung für interdisziplinäre, kollaborative Forschung
• Offenheit für neue Ideen, konstruktives Feedback und wissenschaftlicher Austausch
• Erfahrung mit medizinischen oder biologischen Daten ist ein Vorteil, aber keine Voraussetzung

Wir bieten

• Ein internationales und kooperatives Forschungsumfeld an der Schnittstelle von maschinellem Lernen, KI und Medizin
• Die Möglichkeit, die eigene Forschung zu gestalten und eng mit Experten aus technischen und medizinischen Disziplinen zusammenzuarbeiten
• Zugang zu modernster Infrastruktur und leistungsstarken Rechenressourcen an der ETH Zürich
• Unterstützung Ihrer wissenschaftlichen Entwicklung durch Konferenzteilnahme, Schulungen und Networking-Möglichkeiten
• Möglichkeiten, Unterrichts-, Supervisions- und Mentoring-Erfahrung zu sammeln
• Wettbewerbsfähiges ETH Zürich Promotionsgehalt und Beschäftigungsbedingungen
• Eine sinnvolle Karriere: Die ETH Zürich unterstützt Ihre berufliche Entwicklung und trägt aktiv zum positiven Wandel der Gesellschaft bei.
• Engagement für eine nachhaltige und klimaneutrale Hochschule
• Sie können zahlreiche Vorteile erwarten, wie Saisontickets für den öffentlichen Nahverkehr und Carsharing, ein breites Sportangebot des ASVZ, Kinderbetreuung und attraktive Pensionsleistungen.

Wir legen Wert auf Vielfalt und Nachhaltigkeit

Im Einklang mit unseren Werten fördert die ETH Zürich eine inklusive Kultur. Wir fördern Chancengleichheit, schätzen Vielfalt und fördern ein Arbeits- und Lernumfeld, in dem die Rechte und die Würde aller unserer Mitarbeiter und Studenten respektiert werden. Besuchen Sie unsere Website für Chancengleichheit und Vielfalt, um herauszufinden, wie wir ein faires und offenes Umfeld gewährleisten, in dem jeder wachsen und gedeihen kann. Nachhaltigkeit ist für uns ein zentraler Wert – wir arbeiten konsequent auf eine klimaneutrale Zukunft hin.

Neugierig? Wir sind es auch.

Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung mit folgenden Unterlagen:

• Anschreiben, das Ihre Motivation, Forschungsinteressen und Erfahrungen beschreibt
• Lebenslauf (CV)
• Akademische Transkripte und Studienzertifikate (Bachelor und Master)
• Kontaktdaten von drei akademischen oder beruflichen Referenzen (Name, E-Mail-Adresse, Zugehörigkeit)
• Eine Publikation, These oder Zusammenfassung, die Ihre akademischen Überlegungen und Ihr Schreiben zusammenfasst

Weitere Informationen zu unserer Forschung und unserem Team finden Sie auf unserer Website. Fragen zur Stelle richten Sie bitte an Dr. Silke Mühlstedt, [email protected] (keine Bewerbungen).

Bitte beachten Sie, dass wir ausschließlich Bewerbungen annehmen, die über unser Online-Bewerbungsportal eingereicht werden. Bewerbungen per E-Mail oder Post werden nicht berücksichtigt.

Wir weisen darauf hin, dass die Vorauswahl durch die verantwortlichen Recruiter und nicht durch künstliche Intelligenz erfolgt.

Die bevorzugte Bewerbungsfrist ist der 22. November 2026.

Anträge werden rollierend geprüft, und nach diesem Datum eingegangene Anträge werden ebenfalls berücksichtigt.

Der bevorzugte Starttermin ist der 1. Januar 2027 oder ein späterer Termin im gegenseitigen Einvernehmen.

Über die ETH Zürich

Die ETH Zürich ist eine der weltweit führenden Universitäten, die sich auf Wissenschaft und Technologie. Wir sind bekannt für unsere hervorragende Ausbildung, Spitzenforschung und direkter Wissenstransfer in die Gesellschaft. Über 30.000 Menschen aus mehr als 120 Ländern finden unsere Universität ein Ort zu sein, der unabhängiges Denken und eine Umwelt, die Exzellenz inspiriert. Im Herzen Europas gelegen, Dennoch knüpfen wir Verbindungen auf der ganzen Welt, um Lösungen für die globalen Herausforderungen von heute und morgen zu entwickeln.

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