W2- / W3-Professur für Smart Imaging und Data Profiling

W2-/W3-Professur für Smart Imaging und Data Profiling (Tenure Track; Open Rank) Die Medizinische Fakultät besetzt im Institut für Radiologie zum frühestmöglichen Zeitpunkt eine W2- / W3-Professur für Smart Imaging und Data Profiling mit folgenden Möglichkeiten: • W2-Professur mit Tenure Track auf W3 (Beamtenverhältnis auf Zeit für sechs Jahre mit Perspektive auf eine anschließende W3-Professur auf Lebenszeit bei Erfüllung der Tenure-Evaluationskriterien) • W3-Professur auf Lebenszeit Die Berufung richtet sich nach der Qualifikation der Bewerberin bzw. des Bewerbers (m/w/d). Rahmen und Kooperationen Die Professur wird im Rahmen der Hightech Agenda Bayern – Verbundprojekt d.DiM: Digital Disease Management besetzt. Erwartet wird die Bereitschaft zum Austausch mit den weiteren Standorten des KI-Knotens Gesundheit in Bayern sowie die Initiierung gemeinsamer Aktivitäten und Forschungsprojekte. Eine Zweitmitgliedschaft in der Technischen Fakultät ist angestrebt. Ihr Profil Gesucht wird eine international ausgewiesene Persönlichkeit auf dem Gebiet KI-basierter MR-Imaging-Ansätze (klinisch-radiologisch oder computerbasierte Bildgebungsforschung in Verbindung mit klinischer Erfahrung) mit wissenschaftlichen Schwerpunkten in einem oder mehreren der folgenden Themenfelder: • Methodenentwicklung zur modalitätennahen KI-basierten Optimierung von Scan-Prozessen und Untersuchungsabläufen • Intelligente Algorithmen zur Datenextraktion und -analyse im Scan-Kontext • Personalisierte klinische Entscheidungsunterstützung Die Professur soll mit ihrem Forschungprofil an die Forschungsschwerpunkte der Fakultät anknüpfen. Aufgaben • Aktive Mitarbeit in Forschungsverbünden (Sonderforschungsbereiche, DFG-Forschungsgruppen, Graduiertenkollegs, Interdisziplinäres Zentrum für Klinische Forschung, Deutsches Zentrum für Immuntherapie, NCT WERA) und Schwerpunktprogrammen • Lehre überwiegend in deutscher Sprache in den Studiengängen Medizin und Zahnmedizin • Anteilige Aufgaben in der Krankenversorgung Einstellungsvoraussetzungen • Abgeschlossenes Hochschulstudium • Pädagogische Eignung • Besondere Befähigung zu wissenschaftlicher Arbeit, in der Regel durch eine Promotion nachgewiesen • Zusätzliche wissenschaftliche Leistungen (nachweisbar durch Habilitation oder gleichwertige Leistungen, auch außerhalb des Hochschulbereichs oder im Rahmen einer W1-Professur) • Fachärztliche Anerkennung für Radiologie ist von Vorteil Für eine W2-Professur mit Tenure Track auf W3 werden zusätzlich erwartet: • Breites Forschungsspektrum • Internationale Sichtbarkeit • Kontinuierliche internationale Publikationen • Gute Erfahrung in der Lehre Für eine W3-Lebenszeitprofessur werden zusätzlich erwartet: • Breites Forschungsspektrum • Hohe internationale Sichtbarkeit • Kontinuierliche internationale Publikationen auf sehr hohem Niveau • Vertiefte Erfahrung in der Lehre • Führungs- und Leitungskompetenz Erwartungen der FAU • Teilnahme an der akademischen Selbstverwaltung • Engagement zur Einwerbung von Drittmitteln • Hohe Präsenz an der Universität zur Betreuung der Studierenden • Bereitschaft zu englischsprachiger Lehre (gewünscht) Diversität und Chancengleichheit Die FAU verfolgt eine Politik der Chancengleichheit unter Ausschluss jeder Form von Diskriminierung. Bewerbungen von Personen mit Schwerbehinderung und gleichgestellten Personen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Bewerbungen von Wissenschaftlerinnen werden ausdrücklich begrüßt. Die FAU unterstützt Dual-Career-Paare und ist Mitglied im Verein „Familie in der Hochschule e.V.“. Bewerbung Bewerbungen mit den üblichen Unterlagen ( • CV • Schriftenverzeichnis • Lehr- und Forschungskonzept (max. 2 Seiten) • Gender- und Diversity-Konzept (max. 2 Seiten) • Drittmitteleinwerbungen, Zeugnisse und Urkunden ) sind webbasiert bis zum 15.09.2026 unter https://berufungen.fau.de erwünscht, adressiert an den Dekan der Medizinischen Fakultät. Für Fragen steht der Dekan unter med-berufungen@fau.de zur Verfügung.Medizintechnik Informatik Mathematik Bioinformatik Humanmedizin Medizintechnik Zahnmedizin Medizintechnik Mathematik Bioinformatik Biochemie Biologie Professor, Professorin Lehre & Forschung, Wissenschaft Klinische Forschung, Regulatory Affairs Universität Vollzeit