Job Description

Vergütung

E13 TV-L

Stellenumfang

100% (teilzeitgeeignet)

Einrichtung

Geriatrie (Department für Versorgungsforschung, Fakultät VI - Medizin und Gesundheitswissenschaften)

Ort

Oldenburg (Oldb)

Bewerbungsfrist

08.09.2025

Beschäftigungsbeginn

zum nächstmöglichen Zeitpunkt

Befristet

bis 30.09.2029


Vorteile an der Universität Oldenburg

30 Tage Urlaub

Sichere Vergütung nach Tarif

Betriebliche Altersvorsorge

Weiterbildungsmöglichkeiten

Flexible Arbeitszeit

Gesundheitsmanagement

Mobiles Arbeiten

Vereinbarkeit von Beruf und Familie

Unterstützung bei der Kinderbetreuung

Hochschulsport

Über uns
Die Fakultät VI Medizin und Gesundheitswissenschaften umfasst die Bereiche Humanmedizin, Medizinische Physik und Akustik, Neurowissenschaften, Psychologie sowie die Versorgungsforschung. Zusammen mit den vier regionalen Krankenhäusern bildet die Fakultät VI die Universitätsmedizin Oldenburg. Weiterhin besteht eine enge Zusammenarbeit mit der Universitätsmedizin der Universität Groningen.



Die Einstellung erfolgt in einem durch das Niedersächsische Ministerium für Wissenschaft und Kultur geförderten Projekt „Personalised diagnostics of critical physical stress in everyday life“. Die ausgeschriebene Stelle wird sich damit beschäftigen, kritische Belastungsschwellen über Elektrokardiographie und Photoplethysmographie in Kombination mit Beschleunigungsdaten mithilfe spezieller Algorithmen zu erkennen. Es handelt sich um ein Kooperationsprojekt der Abteilungen Geriatrie (Leitung Prof. Dr. Tania Zieschang, Projektleitung PD Dr. Jessica Koschate-Storm), AI4Health (Leitung Prof. Dr. Nils Strodthoff) und Assistenzsysteme und Medizintechnik (Leitung Prof. Dr. Andreas Hein; Projektleitung Dr. Sandra Hellmers).
Ihre Aufgaben
Erhebung von Messdaten mit älteren Menschen mittels Spiroergometrie in Kombination mit Elektrokardiographie und Photoplethysmographie in unterschiedlichen Szenarien Interdisziplinäre Zusammenarbeit Entwicklung von Deep-Learning-basierten, personalisierten Vorhersagemodellen, welche die automatische Erkennung kritischer Belastungsschwellen erlauben Publikation der Forschungsergebnisse in Fachzeitschriften und Vorstellung auf Konferenzen

Ihr Profil
Einstellungsvoraussetzungen:

abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium im Bereich Informatik, Mathematik, Physik, Biologie, Data Science oder verwandten Studiengängen Bereitschaft zur Einarbeitung in das Thema Leistungsdiagnostik und Spiroergometrie Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift Theoretische und praktische Kenntnisse (erstere nachgewiesen durch relevante Lehrveranstaltungen/abgeschlossene Online-Kurse, letztere nachgewiesen durch eigene Projekte) im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere im Bereich tiefe neuronale Netzwerke Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und in gängigen Machine Learning Frameworks, wie Pytorch, TensorFlow, Keras Sehr gute Deutschkenntnisse sind unabdingbar, da Sie mit älteren Menschen arbeiten werden

Von Vorteil sind:

Erfahrungen im Bereich der Durchführung von spiroergometrischen Untersuchungen Sportwissenschaftliche Kenntnisse und eigenes Interesse an sportlicher Aktivität Erfahrungen im Umgang mit älteren Menschen Erfahrungen mit physiologischen Zeitreihen, insbesondere mit Daten von Bewegungssensoren und/oder Elektrokardiografie/Photoplethysmographie (nachgewiesen durch absolvierte Lehrveranstaltungen oder eigene Projekte) Erfahrung mit wissenschaftlichen Vorträgen und Publikationen Hohe Selbständigkeit, Flexibilität und Teamfähigkeit sowie Bereitschaft zur interdisziplinären Arbeit

Wir bieten
Ein vielfältiges, anregendes und anspruchsvolles Tätigkeitsgebiet Ein offenes, kreatives und dynamisches Arbeitsumfeld in den Abteilungen „Geriatrie“, „AI4Health“ und „Assistenzsysteme und Medizintechnik“ Bezahlung nach Tarifrecht (Jahressonderzahlung, betriebliche Altersvorsorge, vermögenswirksame Leistungen) inkl. 30 Tage Jahresurlaub Unterstützung und Begleitung in der Phase Ihrer Einarbeitung Ein familienfreundliches Umfeld mit flexibler Arbeitszeit (Gleitzeit) und der Möglichkeit zu anteiliger mobiler Arbeit Leistungen der betrieblichen Gesundheitsförderung Ein umfangreiches kostenloses Weiterbildungsprogramm

Unser Anspruch
Die Carl von Ossietzky Universität Oldenburg strebt an, den Frauenanteil im Wissenschaftsbereich zu erhöhen. Deshalb werden Frauen nachdrücklich aufgefordert, sich zu bewerben. Gemäß § 21 Abs. 3 NHG sollen Bewerberinnen bei gleichwertiger Qualifikation bevorzugt berücksichtigt werden. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Weitere Informationen
Die Möglichkeit zur eigenen wissenschaftlichen Qualifikation (Promotion) ist gegeben.
Kontakt
Weitere Auskünfte erteilt Ihnen gerne PD Dr. Jessica Koschate-Storm (jessica.koschate-storm@uni-oldenburg.de).



Bitte senden Sie bis zum 08.09.2025 Ihre Bewerbung per E-Mail an

bewerbungen-vf@uni-oldenburg.de

Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen in deutscher Sprache (Darstellung Ihrer Motivation, Lebenslauf, Zeugnisse) bitte als ein zusammenhängendes PDF-Dokument an PD Dr. Jessica Koschate-Storm.