Data Engineer*in (unbefristete Einstellung)
Johannes Kepler Universität
Linz, Austria
26 days ago
Role details
Contract type
Permanent contract Employment type
Full-time (> 32 hours) Working hours
Regular working hours Languages
English, GermanJob location
Linz, Austria
Tech stack
Big Data
Health Informatics
Cloud Computing
Databases
Information Engineering
Linux
DevOps
Python
Software Engineering
Containerization
Information Technology
Job description
- Design und Entwicklung von Schnittstellen zur Automatisierung des Datenaustauschs, Integration von wissenschaftlichen Modellen und Herstellung der Interoperabilität mit klinischen IT-Systemen
- Implementierung und Optimierung von End-to-End-Datenpipelines für das Einlesen, Verarbeiten und Transformieren großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten
- Optimierung der Datenspeicherung und -abfrage im Hinblick auf Leistung und Skalierbarkeit
- Aufbau einer MLOps-Infrastruktur für Deployment, Monitoring und Versionierung von Machine-Learning-Modellen
- Beratung und Unterstützung von Forschungsprojekten aus Data-Engineering-Perspektive, einschließlich der Datenverarbeitung in statistischen und Machine-Learning-Ansätzen, der Vorverarbeitung von medizinischen Datenmodalitäten und effektiver Merkmalsextraktion in großen Datensätzen
- Bewährte Verfahren der Softwareentwicklung vermitteln und deren Umsetzung begleiten; Mitarbeit in der Lehre
- Technische Beratung und Weiterentwicklung der Teammitglieder
Requirements
- Abgeschlossenes Studium in Informatik, Software Engineering, Data Engineering, Medizininformatik, Systemadministration oder eine thematisch passende Ausbildung mit entsprechender beruflicher Erfahrung
- Gute Deutsch- und Englischkenntnisse (Niveaustufe C1 für eine der beiden Sprachen bzw. B2 oder die Bereitschaft diese zu erlernen bis min. Niveau B2 für die jeweils andere Sprache)
- Fundierte Kenntnisse in der Administration und Überwachung von Linux-Systemen sowie Expertise in der Verarbeitung und Speicherung großer Datensätze, einschließlich Datenbanktechnologien sowie effizienter und skalierbarer Architekturen
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python sowie Vertrautheit mit modernen Software-Engineering- und DevOps-Praktiken (Containerisierung, CI/CD) in HPC- oder Cloud-Umgebungen
- Eine kooperative, lösungsorientierte Denkweise mit ausgeprägtem Verantwortungsbewusstsein und der Bereitschaft Verantwortung für komplexe technische Systeme zu übernehmen
- Interesse an / Vorkenntnisse in den Bereichen Neuroimaging-Datenmodalitäten, klinische Forschungsabläufe, biomedizinischen Datenstandards, und Open Science Datenprinzipien
- Freude an einer engen Zusammenarbeit mit einem interdisziplinären Team aus Neurowissenschaftlerinnen, Klinikerinnen und Informatiker*innen
Benefits & conditions
- Auf Basis einer Vollzeitbeschäftigung (40 Wochenstunden) beträgt das monatliche Mindestgehalt EUR 3.776,10 brutto (14 x pro Jahr, KV-Einstufung IVb)
- Stabile Arbeitgeberin
- Attraktiver Campus mit guter Verkehrsanbindung
- Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten
- Bezahlte Mittagspause
- Sport und Bewegung (USI)
- Mitarbeiter*innenevents
- u.v.m.
About the company
Es wird in der jungen neurowissenschaftlichen Forschungsgruppe Transformative Health Care mit Schwerpunkt KI in der Medizin ein*e motivierte*n und talentierte*n Datenengineer*in (Data Engineer) gesucht. Sie werden an der Schnittstelle zwischen Softwareentwicklung und (klinischen) Neurowissenschaften arbeiten, und eine zentrale Rolle bei der Konzeption und Implementierung der Forschungs-Dateninfrastruktur spielen. Unsere interdiszplinäre Forschungsgruppe ist Teil der Universitätsklinik für Neurologie an der Medizinischen Fakultät der JKU Linz, die sich neben ihrer Funktion als Zentrum für eine optimale klinische Versorgung auf die pathophysiologische und klinische Forschung im gesamten Spektrum neurologischer Erkrankungen konzentriert. In unserer Forschung kombinieren wir maschinellen Lernens mit Systemarchitekturen und Softwareentwicklung, um für einzelne Patient*innen greifbare Ergebnisse zu erzielen. Unsere Mission ist es, die interindividuellen Unterschiede jedes Einzelnen über
verschiedene neurowissenschaftliche Datenmodalitäten hinweg algorithmisch zu erfassen, personalisierte Modellkontexte zu generieren und so die Verarbeitung medizinischer Daten auf die individuellen Bedürfnisse jedes*jeder Einzelnen zuzuschneiden.