
Kennziffer: 2026-0138
Das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ) ist eines der größten Krebsforschungszentren Europas. „Forschen für ein Leben ohne Krebs“ ist unsere Mission und hierfür arbeiten unsere Weltklassewissenschaftler:innen gemeinsam mit allen Mitarbeitenden.
Wir erforschen, wie Krebs entsteht, erfassen Krebsrisikofaktoren und suchen nach neuen Strategien, die verhindern, dass Menschen an Krebs erkranken. Wir entwickeln neue Methoden, mit denen Tumore präziser diagnostiziert und Krebspatient:innen erfolgreicher behandelt werden können. Jeder Beitrag zählt – ob in der Forschung, in der Administration oder der Infrastruktur. Das macht unsere tägliche Arbeit so bedeutungsvoll und spannend.
Die Abteilung Medizinische Bildverarbeitung am DKFZ entwickelt innovative Methoden und Softwarelösungen an der Schnittstelle von medizinischer Bildgebung, künstlicher Intelligenz, Cloud-Technologien und moderner Forschungsinfrastruktur.
Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir ab September 2026 eine:n motivierte:n
RACOON ist die bundesweite Bildgebungsplattform des Netzwerks Universitätsmedizin. Ziel des Projekts ist der Aufbau und Betrieb einer verteilten Forschungsinfrastruktur für medizinische Bilddaten, insbesondere für multizentrische Forschungsprojekte, klinische Studien, strukturierte Befundung, Annotation, KI-gestützte Bildanalyse und die standardisierte Nachnutzung radiologischer Daten. Die Infrastruktur verbindet lokale RACOON-Standorte an den deutschen Universitätskliniken mit zentralen Komponenten in RACOON-CENTRAL.
Im Zentrum Ihrer Tätigkeit steht RACOON-AI, die zentrale KI-Plattform innerhalb von RACOON. RACOON-AI ermöglicht die Integration, Bereitstellung und Anwendung moderner KI-Methoden für medizinische Bilddaten im bundesweiten Netzwerk der Universitätskliniken. Die Plattform unterstützt die Translation innovativer Methoden aus dem Medical Image Computing in klinisch-wissenschaftliche Forschungsinfrastrukturen und trägt damit wesentlich zur technischen Realisierung großer multizentrischer Forschungsprojekte und klinischer Studien bei.
RACOON-AI basiert auf dem Open-Source-Toolkit Kaapana, einer Kubernetes-basierten Plattform für medizinische Datenanalyse, KI-Workflows und föderierte Analyse- und Lernszenarien. Sie arbeiten in einem interdisziplinären Team an der Weiterentwicklung, dem Betrieb und der Unterstützung dieser Plattform im bundesweiten RACOON-Netzwerk.
Wichtiger Hinweis zum Profil der Stelle:
Diese Position ist keine reine Data-Science-, Modelltraining- oder Promotionsstelle. Der Schwerpunkt liegt auf robuster Softwareentwicklung, Plattformbetrieb, Methodenintegration, Support und technischer Koordination innerhalb einer produktiv genutzten, bundesweiten medizinischen Forschungsinfrastruktur.
Die Stelle richtet sich an Bewerber:innen, die Forschungssoftware in nutzbare Plattformkomponenten überführen, containerisierte Dienste betreiben, KI-Methoden in reproduzierbare Workflows integrieren und technische Fragestellungen gemeinsam mit Universitätskliniken, Standortinformatikerinnen und Projektpartnern lösen möchten.
Verhandlungssichere Deutschkenntnisse mindestens auf C1-Niveau sind zwingend erforderlich, da ein wesentlicher Teil der Tätigkeit aus deutschsprachiger Kommunikation, Support und technischer Abstimmung mit den RACOON-Standorten, Universitätskliniken und Projektpartnern besteht.
Sie unterstützen den technischen Betrieb und die Weiterentwicklung von RACOON-AI als zentraler KI-Plattform im RACOON-Netzwerk. Zu Ihren Aufgaben gehören insbesondere:
Sie passen besonders gut zu uns, wenn Sie Freude an robuster Forschungssoftware, verteilten Infrastrukturen und der Zusammenarbeit mit klinischen, wissenschaftlichen und technischen Partnern haben.
Zwingend erforderlich sind:
Von Vorteil sind:
Interessierte und qualifizierte Bewerber:innen reichen bitte mindestens ein Anschreiben, einen Lebenslauf sowie relevante Zeugnisse, Abschlüsse und Nachweise ein.
Bitte fügen Sie Ihrer Bewerbung zusätzlich ein kurzes technisches Motivationsstatement von maximal einer Seite bei. Gehen Sie darin bitte konkret auf folgende Punkte ein:
Bewerbungen ohne erkennbaren Bezug zu diesen Punkten können im Auswahlverfahren nur eingeschränkt berücksichtigt werden.
Bewerbungen per E-Mail können leider nicht angenommen werden.
Bitte beachten Sie auch, dass wir per Post eingereichte Bewerbungen nicht zurückschicken können.


Im Neuenheimer Feld 280
69120 Heidelberg
Deutschland
Kennziffer: 2026-0138
Das Deutsche Krebsforschungszentrum (DKFZ) ist eines der größten Krebsforschungszentren Europas. „Forschen für ein Leben ohne Krebs“ ist unsere Mission und hierfür arbeiten unsere Weltklassewissenschaftler:innen gemeinsam mit allen Mitarbeitenden.
Wir erforschen, wie Krebs entsteht, erfassen Krebsrisikofaktoren und suchen nach neuen Strategien, die verhindern, dass Menschen an Krebs erkranken. Wir entwickeln neue Methoden, mit denen Tumore präziser diagnostiziert und Krebspatient:innen erfolgreicher behandelt werden können. Jeder Beitrag zählt – ob in der Forschung, in der Administration oder der Infrastruktur. Das macht unsere tägliche Arbeit so bedeutungsvoll und spannend.
Die Abteilung Medizinische Bildverarbeitung am DKFZ entwickelt innovative Methoden und Softwarelösungen an der Schnittstelle von medizinischer Bildgebung, künstlicher Intelligenz, Cloud-Technologien und moderner Forschungsinfrastruktur.
Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir ab September 2026 eine:n motivierte:n
RACOON ist die bundesweite Bildgebungsplattform des Netzwerks Universitätsmedizin. Ziel des Projekts ist der Aufbau und Betrieb einer verteilten Forschungsinfrastruktur für medizinische Bilddaten, insbesondere für multizentrische Forschungsprojekte, klinische Studien, strukturierte Befundung, Annotation, KI-gestützte Bildanalyse und die standardisierte Nachnutzung radiologischer Daten. Die Infrastruktur verbindet lokale RACOON-Standorte an den deutschen Universitätskliniken mit zentralen Komponenten in RACOON-CENTRAL.
Im Zentrum Ihrer Tätigkeit steht RACOON-AI, die zentrale KI-Plattform innerhalb von RACOON. RACOON-AI ermöglicht die Integration, Bereitstellung und Anwendung moderner KI-Methoden für medizinische Bilddaten im bundesweiten Netzwerk der Universitätskliniken. Die Plattform unterstützt die Translation innovativer Methoden aus dem Medical Image Computing in klinisch-wissenschaftliche Forschungsinfrastrukturen und trägt damit wesentlich zur technischen Realisierung großer multizentrischer Forschungsprojekte und klinischer Studien bei.
RACOON-AI basiert auf dem Open-Source-Toolkit Kaapana, einer Kubernetes-basierten Plattform für medizinische Datenanalyse, KI-Workflows und föderierte Analyse- und Lernszenarien. Sie arbeiten in einem interdisziplinären Team an der Weiterentwicklung, dem Betrieb und der Unterstützung dieser Plattform im bundesweiten RACOON-Netzwerk.
Wichtiger Hinweis zum Profil der Stelle:
Diese Position ist keine reine Data-Science-, Modelltraining- oder Promotionsstelle. Der Schwerpunkt liegt auf robuster Softwareentwicklung, Plattformbetrieb, Methodenintegration, Support und technischer Koordination innerhalb einer produktiv genutzten, bundesweiten medizinischen Forschungsinfrastruktur.
Die Stelle richtet sich an Bewerber:innen, die Forschungssoftware in nutzbare Plattformkomponenten überführen, containerisierte Dienste betreiben, KI-Methoden in reproduzierbare Workflows integrieren und technische Fragestellungen gemeinsam mit Universitätskliniken, Standortinformatikerinnen und Projektpartnern lösen möchten.
Verhandlungssichere Deutschkenntnisse mindestens auf C1-Niveau sind zwingend erforderlich, da ein wesentlicher Teil der Tätigkeit aus deutschsprachiger Kommunikation, Support und technischer Abstimmung mit den RACOON-Standorten, Universitätskliniken und Projektpartnern besteht.
Sie unterstützen den technischen Betrieb und die Weiterentwicklung von RACOON-AI als zentraler KI-Plattform im RACOON-Netzwerk. Zu Ihren Aufgaben gehören insbesondere:
Sie passen besonders gut zu uns, wenn Sie Freude an robuster Forschungssoftware, verteilten Infrastrukturen und der Zusammenarbeit mit klinischen, wissenschaftlichen und technischen Partnern haben.
Zwingend erforderlich sind:
Von Vorteil sind:
Interessierte und qualifizierte Bewerber:innen reichen bitte mindestens ein Anschreiben, einen Lebenslauf sowie relevante Zeugnisse, Abschlüsse und Nachweise ein.
Bitte fügen Sie Ihrer Bewerbung zusätzlich ein kurzes technisches Motivationsstatement von maximal einer Seite bei. Gehen Sie darin bitte konkret auf folgende Punkte ein:
Bewerbungen ohne erkennbaren Bezug zu diesen Punkten können im Auswahlverfahren nur eingeschränkt berücksichtigt werden.
Bewerbungen per E-Mail können leider nicht angenommen werden.
Bitte beachten Sie auch, dass wir per Post eingereichte Bewerbungen nicht zurückschicken können.


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