Empa, Materials Science and Technology
St. Gallen
Gestern
PhD-Stelle in biomedizinischer Signalverarbeitung und maschinellem Lernen für tragbare physiologische Überwachung
- 02 März 2026
- 100%
- Festanstellung
- St. Gallen
Job-Zusammenfassung
Die Empa, eine Forschungsinstitution des ETH-Domains, begeistert sich für Materialwissenschaften.
Aufgaben
- Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines für physiologische Signale.
- Entwurf und Validierung von Machine-Learning-Modellen zur Überwachung.
- Analyse großer Datensätze zur Bewertung der Sensorgenauigkeit.
Fähigkeiten
- M.Sc. in Data Science, Computer Science oder verwandten Bereichen erforderlich.
- Erfahrung in Signalverarbeitung und Programmierung in Python oder MATLAB.
- Kenntnisse in maschinellem Lernen und statistischer Modellierung.
Ist das hilfreich?
Über den Job
Materialwissenschaft und -technologie sind unsere Leidenschaft. Mit unserer Spitzenforschung leisten die rund 1.100 Mitarbeitenden der Empa wesentliche Beiträge zum Wohl der Gesellschaft für eine lebenswerte Zukunft. Die Empa ist eine Forschungseinrichtung des ETH-Bereichs.
PhD-Stelle in biomedizinischer Signalverarbeitung und maschinellem Lernen für tragbare physiologische Überwachung
Im Rahmen unseres Schwerpunktforschungsbereichs Digital Health Solutions entwickeln wir Technologien für die kontinuierliche Langzeitüberwachung von Personen. Im Labor für biomimetische Membranen und Textilien arbeiten interdisziplinäre Teams an der Entwicklung, Integration und Validierung neuartiger Sensorsysteme – insbesondere für textile Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Entwicklung neuer Sensorkonzepte, deren experimenteller Charakterisierung, der Entwicklung geeigneter Methodiken und der systematischen Validierung unter realistischen Betriebsbedingungen. Dies umfasst den Aufbau von Messsystemen, Signalverarbeitung und -analyse sowie die Bewertung von Messgenauigkeit, Robustheit und Langzeitstabilität. Die daraus resultierenden Daten bilden die Grundlage für modellbasierte Ansätze zur Bewertung physiologischer Zustände in Bezug auf Gesundheit und Leistung.
Ihre Aufgaben
- Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines für multimodale physiologische Signale (Vorverarbeitung, Merkmalsextraktion und Datenfusion) aus tragbaren Sensorsystemen
- Entwurf und Validierung von Modellen des maschinellen Lernens zur prädiktiven Überwachung physiologischer Zustände
- Analyse großer experimenteller Datensätze und Quantifizierung der Sensorleistung (Genauigkeit, Robustheit, Signalqualität) unter variierenden physiologischen und Umweltbedingungen
- Durchführung statistischer Auswertungen und Modellvalidierungen anhand kontrollierter Messungen und Referenzdaten von Sensor-Dummies
- Zusammenarbeit mit Projektpartnern und Verbreitung der Ergebnisse durch Berichte, Visualisierungen und wissenschaftliche Publikationen
Ihr Profil
Sie verfügen über einen M.Sc. in Data Science, Informatik, Ingenieurwesen, Physik, Statistik oder einem verwandten Fachgebiet und sind motiviert, fortgeschrittene Analytik auf reale digitale Gesundheitsherausforderungen anzuwenden. Sie besitzen fundierte Kenntnisse in der Signalverarbeitung und sind sicher im Umgang mit Python oder MATLAB (z. B. NumPy, Pandas, SciPy). Erfahrung mit biomedizinischen Signalen oder der Bewertung der Signalqualität ist von Vorteil.
- Sie bringen erste Erfahrungen im maschinellen Lernen (z. B. scikit-learn, XGBoost, PyTorch) und in der statistischen Modellierung (z. B. gemischte Modelle, ANOVA, Power-Analyse) mit. Neugier und Lernbereitschaft sind Voraussetzung, und Vertrautheit mit physiologischen Daten (z. B. Herzfrequenzvariabilität) ist ein Plus.
- Sie arbeiten gerne mit komplexen, multimodalen Datensätzen und entwickeln robuste Algorithmen für kontinuierliche Überwachung und prädiktive Modellierung. Sie sind vertraut damit, Programmierung, Datenanalyse und experimentelle Validierung im Labor- und Feldumfeld zu kombinieren.
- Sie arbeiten selbstständig, denken analytisch und zeigen Eigeninitiative.
- Ausgezeichnete Englischkenntnisse sind erforderlich; Deutschkenntnisse sind von Vorteil.
Unser Angebot
Wir bieten Ihnen die Möglichkeit, Ihre Expertise in einem anwendungsorientierten Forschungsumfeld bei der Empa zu entwickeln, zu vertiefen und anzuwenden. In enger Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams sowie nationalen und internationalen Partnern erweitern Sie Ihr berufliches Netzwerk und schaffen eine solide Grundlage für eine zukünftige Karriere in Wissenschaft oder Industrie. Die Empa unterstützt Ihre fachliche und persönliche Entwicklung aktiv. Die Stelle ist zunächst auf drei Jahre befristet, der Eintrittstermin wird einvernehmlich vereinbart. Das Promotionsprojekt wird in enger Zusammenarbeit mit der Abteilung D-HEST der ETH Zürich durchgeführt. Der Doktortitel wird von der ETH Zürich verliehen.
Wir leben eine Kultur der Inklusion und des Respekts. Wir begrüßen alle Menschen, die sich für innovative, nachhaltige und sinnvolle Tätigkeiten interessieren – darauf kommt es an.
Wir freuen uns auf Ihre vollständige Online-Bewerbung inklusive Motivationsschreiben, Lebenslauf, Zeugnissen, Diplomen und Kontaktdaten von zwei Referenzpersonen. Bitte reichen Sie diese ausschließlich über unser Jobportal ein. Bewerbungen per E-Mail und Post werden nicht berücksichtigt.
