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Postdoc; m​/w​/d) Quantitative MR-Bildgebung, Inverse Probleme und Deep Learning – Physik, angewandte Mathematik oder

in 10115, Berlin, Berlin, Deutschland
Unternehmen: Physikalisch-Technische Bundesanstalt, PTB
Vollzeit position
Verfasst am 2026-10-13
Berufliche Spezialisierung:
  • Forschung/Entwicklung
    Datenwissenschaftler, Forschungswissenschaftler
Gehalts-/Lohnspanne oder Branchenbenchmark: 52000 - 76000 EUR pro Jahr EUR 52000.00 76000.00 YEAR
Stellenbeschreibung
Stellenbezeichnung: Postdoc (m/w/d) Quantitative MR-Bildgebung, Inverse Probleme und Deep Learning  – Physik, angewandte Mathematik oder

English version below Messkunst „Made in Germany" – dafür stehen die ca. 2100 Mitarbeitenden der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt (PTB). Als nationales Metrologieinstitut und führende Forschungseinrichtung entwickeln wir in einem internationalen Arbeitsumfeld weltweit führende Standards für das Messen. So sorgen wir dafür, dass Menschen und Organisationen Messungen vertrauen können.

English version below Messkunst „Made in Germany" – dafür stehen die ca. 2100 Mitarbeitenden der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt (PTB). Als nationales Metrologieinstitut und führende Forschungseinrichtung entwickeln wir in einem internationalen Arbeitsumfeld weltweit führende Standards für das Messen. So sorgen wir dafür, dass Menschen und Organisationen Messungen vertrauen können. In Berlin-Charlottenburg suchen wir Sie ab dem 1. Dezember 2026 für die Abteilung 8 „Medizinphysik und metrologische Informationstechnik“ als:

Postdoc (m/w/d) Quantitative MR-Bildgebung, Inverse Probleme und Deep Learning

- Physik, angewandte Mathematik oder Scientific Computing

Entgeltgruppe 13 TVöD Bund ○ befristet bis zum 30. Juni 2030 ○ Vollzeit

Die Stelle ist grundsätzlich teilzeitgeeignet.

Ihre Aufgaben:
  • Unterstützung der anwendungsorientierten Teilprojekte durch Bereitstellung von standardisierten quantitativen MR-Aufnahmeverfahren (insb. Relaxometrie und Elastographie)
  • Implementierung von standardisieren Rekonstruktionsverfahren als Teil der open-source Plattform MRpro
  • Entwicklung schneller quantitativer MR-Verfahren unter Nutzung neuer Deep-Learning basierter Verfahren zur Lösung des inversen Problems
  • Untersuchung der Unsicherheit der quantitativen Parameter der MR-Relaxometrie und MR-Elastographie unter dem Einfluss von Deep-Learning-Verfahren
  • Experimentelle Validierung der Verfahren
Ihr Profil:
  • Abgeschlossenes Hochschulstudium (Diplom/Master) mit Promotion in Physik, angewandter Mathematik, Scientific Computing oder einer vergleichbaren Fachrichtung
  • Fundierte Kenntnisse in der MR-Bildgebung (Datenaufnahme und/oder Rekonstruktion)
  • Kenntnisse in quantitativen MR-Verfahren (z.

    B. Relaxometrie oder Elastographie) bzw. Bayesscher Statistik von Vorteil
  • Erfahrung mit Deep-Learning-Verfahren oder Signaltheorie
  • Erfahrung in der wissenschaftlichen Programmierung (Python, PyTorch)
  • Sicherer Umgang und Kommunikationsfähigkeit mit biomedizinischen Anwenderinnen und Anwendern
  • Eigenständige, engagierte und zielorientierte wissenschaftliche Arbeitsweise
  • Ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeit
  • Deutsch- (B2-Niveau) und Englischkenntnisse (C1-Niveau)
  • Bereitschaft zu Dienstreisen
Wir bieten :
  • Anspruchsvolle Forschungs- und Projektarbeit mit nationaler und internationaler Relevanz
  • Arbeiten mit hochmoderner Forschungsinfrastruktur in einem wissenschaftlich exzellenten Umfeld
  • Fachliche Gestaltungsmöglichkeiten und eigenverantwortliches Arbeiten
  • Flexible Arbeitszeitmodelle, familienfreundliche Rahmenbedingungen und tarifliche Vergütung
  • Zielgerichtete Fort- und Weiterbildungsangebote sowie fachliche Spezialisierungsmöglichkeiten

Eine Übersicht unserer weiteren Benefits finden Sie auf unserer Karriereseite.

Das ist uns wichtig:

Die PTB fördert die Gleichstellung von Frauen und Männern und ist besonders an Bewerbungen von Frauen interessiert. Gleichzeitig sind wir bestrebt, die gesellschaftliche Vielfalt widerzuspiegeln. Daher ist jede Bewerbung, unabhängig von ihrem Geschlecht, ihrer kulturellen oder sozialen Herkunft, Religion, Weltanschauung oder sexuellen Identität herzlich willkommen. Schwerbehinderte oder ihnen gleichgestellte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.

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