Research Associate (gn*) AI, Computer Vision and Computational Neuropathology

Universitätsklinikum Münster
Münster

Fixed-term contract for 3 years | Full-time, 38.5 hours per week | Salary according to TV-L E13 | Institute of NeuropathologyWe are UKM. We have a clear social mission and, with our focus on healthcare, research, and teaching, we bear a unique responsibility.To meet our high standards every day, we are looking forward to your expertise in AI and computer vision at the Institute of Neuropathology. We develop deep learning methods that improve the diagnostic yield of brain biopsies – ideally with you on board!RESEARCH PROJECT: DISEASE RECOGNITION FROM REACTIVE CNS TISSUEBrain biopsies may contain only reactive tissue adjacent to a lesion, preventing a definitive diagnosis by conventional histopathological assessment. Our project uses pathology foundation models and weakly supervised deep learning to recognise the underlying disease in such tissue from whole-slide images (preprint: arxiv.org/abs/2609.02390).The project will be carried out in close collaboration with the Computer Vision and Machine Learning Systems group at the University of Münster (Prof. Dr. Benjamin Risse and Dr. Jan Ernsting), providing an interdisciplinary environment for developing and applying advanced AI methods to clinically relevant challenges.RESPONSIBILITIES:Develop machine learning approaches for histological whole-slide image analysis, including weakly supervised classification using pathology foundation models and multiple instance learning (MIL)Build reproducible pipelines for image preprocessing, quality control and feature extractionEvaluate model robustness, bias and generalisation across centres, scanners and frozen sections, and apply interpretability methodsManage the digital pathology infrastructure of the institute (slide scanners, computing servers)Contribute to prospective observational evaluation, reproducible research software, scientific publications and conference presentationsREQUIREMENTS:A Master's degree or equivalent qualification in computer science, data science, mathematics, bioinformatics or a related disciplineStrong theoretical foundations in machine learning and computer visionPractical experience with Python programming and deep learning frameworksInterest in rigorous statistical evaluation and reproducible scientific researchAn independent and structured working approach, strong communication and teamwork skills, and enthusiasm for interdisciplinary researchGood written and spoken English skillsExperience with large image datasets, computational pathology, foundation models, multiple instance learning or image registration is an advantagePrior medical knowledge is not required.WE OFFER:Salary according to TV-L E13, extra annual payment, and company pension plan (VBL)30 days of vacation per year, plus two additional days off on Christmas Eve and New Year's EveA wide range of training and professional development opportunitiesA respectful and appreciative work environment within a diverse teamSupport and advisory services for health and work-life balanceAdditional benefits such as sports programs, job ticket, jobrad, company events, cafeteria, and emergency childcareADDITIONAL RESEARCH BENEFITS:An opportunity to address a clinically relevant challenge at the intersection of AI, computer vision, neuropathology and molecular research, with the potential for meaningful clinical impactClose collaboration with internationally recognised research groups specialising in AI, neuropathology and molecular research, as well as an established network of partner neuropathology centresAn interdisciplinary research environment with established analysis workflows and access to extensive histological image datasetsOpportunities to develop innovative methodological approaches and shape your own research directionsFor inquiries, please contact: Prof. Dr. Christian Thomas, Institute of Neuropathology, [email protected] or Prof. Dr. Benjamin Risse, Institute for Geoinformatics and Department of Computer Science, [email protected] now via our career portal.

Veröffentlicht am 2026-11-05

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