PhD-Position - Maschinelles Lernen in der okulären Biomechanik 100 %

Das ARTORG Center for Biomedical Engineering Research ist ein multidisziplinäres Forschungszentrum der Universität Bern, das medizinische Technologielösungen von der Grundlagenforschung bis zur klinischen Anwendung entwickelt.
Jährlich unterziehen sich Millionen von Menschen einer refraktiven Chirurgie zur Korrektur ihrer Sehkraft, doch die Ergebnisse bleiben bei Patienten mit komplexen Hornhautproblemen unvorhersehbar. Helfen Sie uns, KI-gestützte Werkzeuge zu entwickeln, die die Planung und Vorhersage chirurgischer Ergebnisse für Patienten mit schwerer Sehbehinderung revolutionieren könnten.

Die Computational Bioengineering Group lädt Bewerbungen für eine 3-4-jährige PhD-Position im Bereich Maschinelles Lernen und okuläre Biomechanik ein. Sie werden patientenspezifische biomechanische Modelle der Hornhaut entwickeln, die mit maschinellem Lernen integriert sind, um zu verstehen, wie die Biomechanik der Hornhaut die visuellen Ergebnisse beeinflusst und die Vorhersage, Behandlung und Planung refraktiver Eingriffe bei Patienten mit schwerer Sehbehinderung unterstützt.
Dieses vom SNF finanzierte Projekt wird gemeinsam mit der École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL), der Universität Basel (unibas) und dem Universitätsspital Bern (Inselspital) durchgeführt. Der Kandidat wird eng mit Ingenieuren, Klinikern und Datenwissenschaftlern in einem starken translationalen Forschungsumfeld zusammenarbeiten.

Die Computational Bioengineering Group entwickelt experimentelle und rechnergestützte Methoden in der Biomechanik, um klinisch relevante Probleme zu adressieren. Die Gruppe kombiniert Finite-Elemente-Modellierung, medizinische Bildanalyse, experimentelle Gewebecharakterisierung und datengetriebene Methoden, um neue diagnostische Ansätze zu entwickeln, die chirurgische Planung zu unterstützen und zur Entwicklung medizinischer Technologien beizutragen.

• Entwicklung von medizinischen Bildanalysetools für patientenspezifische Finite-Elemente-Modellierung
• Quantifizierung der biomechanischen Auswirkungen chirurgischer Behandlungen auf visuelle Ergebnisse
• Entwurf von Methoden des maschinellen Lernens zur Beschleunigung von Simulationen und Vorhersage von Ergebnissen
• Identifikation optimaler Behandlungsstrategien aus präoperativen Daten

• Masterabschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder angewandter Mathematik
• Erfahrung in Computer Vision und maschinellem Lernen
• Solide Python-Programmierung für maschinelles Lernen
• Hintergrund in Mechanik und rechnergestützten Methoden
• Erfahrung in der Finite-Elemente-Analyse (starkes Plus)
• Arbeitserfahrung in einem medizinisch-regulatorischen Umfeld wäre ein großer Vorteil
• Starke Englischkenntnisse in der Kommunikation

Was wir bieten

• Internationales Umfeld in einem führenden Zentrum für biomedizinische Technik
• Enge klinische Zusammenarbeit mit Zugang zu realen Daten
• Multidisziplinäres Team mit Expertise in Biomechanik, ML und klinischer Forschung
• Publikations- und Konferenzmöglichkeiten in hochrangigen Fachzeitschriften
• Wettbewerbsfähiges SNF-Gehalt mit Schweizer Sozialleistungen
• Kostenlose Deutschkurse

Bewerbungsverfahren
Interessierte Kandidaten sollten die folgenden Unterlagen elektronisch an Prof. Philippe Büchler, philippe.buechler@unibe.ch, senden:

• Lebenslauf, einschließlich Kontaktdaten von Referenzen
• Motivationsschreiben mit Beschreibung der Forschungsinteressen und Karriereziele
• Abstract der Masterarbeit
• Akademische Zeugnisse

Bewerbungsschluss: 15. Februar 2026 | Beginn: Mai/Juni 2026