Praktikum KI/ML-Engineering für medizinische Bildgebung

Über DocOrbit

DocOrbit ist ein KI-gestützter Dienst für radiologische Zweitmeinungen. Patientinnen und Patienten sowie Partnerkliniken senden uns MRT-, CT-, Röntgen-, Ultraschall-, Mammografie- und PET-CT-Untersuchungen. Orbius, unser KI-Radiologie-Agent, liest die vollständige DICOM-Studie und erstellt einen strukturierten Befundentwurf, den eine Fachärztin oder ein Facharzt für Radiologie prüfen und unterschreiben kann. Kliniken binden ihr PACS auch direkt an, sodass Studien genau so ankommen, wie Krankenhäuser sie erzeugen.

Die Rolle

Im Praktikum KI/ML-Engineering arbeiten Sie an Bildgebungsmodellen, von der DICOM-Datei bis zum Befund. Das ist ein praxisnahes Engineering-Praktikum, keine Forschungsstelle: Erfolg bedeutet hier ein Modell, das auf echten Klinikdaten zuverlässig läuft, und einen Entwurf, dem unsere Radiolog:innen vertrauen. Ab den ersten Wochen verantworten Sie einen echten Teil unserer Bildgebungs-Pipeline und bringen ihn in Produktion, mit den Gründern an Ihrer Seite.

Ihre Aufgaben

• Pipelines aufbauen und härten, die rohe DICOM-Studien in modelltaugliche Eingaben verwandeln: Serienauswahl, Orientierung, Fensterung und Resampling für CT, MRT, Röntgen, Ultraschall und PET-CT
• Bildgebungsmodelle von der Segmentierung bis zur Erkennung von Auffälligkeiten evaluieren, anpassen und ausrollen und ihre Ergebnisse in die Befundentwürfe von Orbius einspeisen
• Klassische Bildgebungsmodelle mit großen Vision-Language-Modellen kombinieren, damit jeder Entwurf auf messbaren Befunden beruht
• Modelle an einem Gold-Standard-Set von Studien messen, deren Befunde Radiolog:innen unterschrieben haben, Regressionen vor dem Release abfangen und Feedback aus der Radiologie in Verbesserungen übersetzen
• Modelle auf Kubernetes in Produktion betreiben: paketieren, an knappe CPU- und Speicherbudgets anpassen, Laufzeiten und Fehler überwachen
• Mit unseren PACS-Anbindungen (DICOMweb und DIMSE) arbeiten, damit Modelle die Studien dort erreichen, wohin Kliniken sie ohnehin senden
• Sorgfältig mit Patientendaten umgehen: Anonymisierung, Zugriffskontrolle und Audit-Logging gehören zur Aufgabe

Ihr Profil

• Sie sind im letzten Studienjahr, im Master oder in der Promotion oder stehen nach dem Abschluss am Anfang Ihrer Karriere, etwa in Informatik, Medizintechnik, Elektrotechnik, Physik oder einem verwandten Fach
• Solide Python-Kenntnisse und praktische Erfahrung mit PyTorch, aus dem Studium, einer Abschlussarbeit oder eigenen Projekten
• Praktische Erfahrung mit medizinischen Bildern, idealerweise mit echten DICOM-Serien statt nur kuratierten PNG-Datensätzen
• Pragmatisch: Ein robustes Modell in Produktion ist Ihnen wichtiger als ein Spitzenplatz im Leaderboard
• Sicherer Umgang mit Git und der Linux-Kommandozeile
• Fließendes Englisch in Wort und Schrift

Von Vorteil

• Erfahrung mit Bildgebungsbibliotheken wie pydicom, MONAI, SimpleITK oder nibabel
• Segmentierung mit nnU-Net, TotalSegmentator oder Vergleichbarem
• Docker, APIs oder Cloud-Deployment, aus einem Projekt oder einem früheren Praktikum
• LLMs oder Vision-Language-Modelle, angewandt auf Bilder oder klinische Texte

Was Sie lernen

Dieses Praktikum ist aufs Lernen ausgelegt. Sie lernen in der Praxis, an echten klinischen Daten und mit den Gründern als Mentoren.

• Wie medizinische Bildgebungs-KI von Anfang bis Ende funktioniert, von der rohen DICOM-Studie bis zum Befund, den eine Radiologin oder ein Radiologe unterschreibt
• Wie man Modelle an radiologisch unterschriebenen Studien statt nur an Benchmark-Werten misst und Regressionen vor dem Release abfängt
• Wie ein Modell vom Notebook in die Produktion kommt: Paketierung, Kubernetes, knappe CPU- und Speicherbudgets und Monitoring
• Wie Krankenhäuser und Kliniken Bilder speichern und versenden: PACS, DICOMweb und DIMSE
• Wie man verantwortungsvoll mit Patientendaten umgeht: Anonymisierung, Zugriffskontrolle und Regeln wie DSGVO, HIPAA und die EU-MDR
• Echte Verantwortung ab dem ersten Tag, in direkter Zusammenarbeit mit den Gründern und den Radiolog:innen, die nutzen, was Sie bauen