Softwareentwickler:in / Research Software Engineer (m/w/d) für medizinische Bildgebungs- und Analyseplattformen

Reference number: 2026-0222

• Heidelberg
• Vollzeit
• Medizinische Bildverarbeitung

The German Cancer Research Center (DKFZ) is one of Europe’s largest cancer research centers. “Research for a life without cancer" is the mission of our world-class scientists and all our team members.

We investigate how cancer develops, identify cancer risk factors and search for new cancer prevention strategies. We develop new methods with which tumors can be diagnosed more precisely and cancer patients can be treated more successfully. Every contribution counts – whether in research, administration or infrastructure. This is what makes our daily work so meaningful and exciting.

Die Abteilung "Medizinische Bildverarbeitung" (Medical Image Computing – MIC) entwickelt Methoden und Softwarelösungen an der Schnittstelle von medizinischer Bildgebung, künstlicher Intelligenz, Cloud-Technologien und moderner Forschungsinfrastruktur.

Für den Betrieb und die Weiterentwicklung unserer verteilten Bildgebungs- und Analyseplattformen suchen wir ab Januar 2027 eine:n motivierte:n

  Unsere Plattformen basieren auf dem Open-Source-Toolkit Kaapana, einer Kubernetes-basierten Plattform für medizinische Datenanalyse, KI-Workflows sowie föderierte Analyse- und Lernszenarien. Auf dieser gemeinsamen technischen Basis betreiben wir mehrere standortübergreifende Forschungsinfrastrukturen, die lokale Instanzen an den beteiligten Standorten mit zentralen Komponenten verbinden. Zwei aktuelle Beispiele:
RACOON (Radiological Cooperative Network) ist die bundesweite Bildgebungsplattform des Netzwerks Universitätsmedizin (NUM). RACOON verbindet lokale Standorte an den deutschen Universitätskliniken mit zentralen Komponenten in RACOON-CENTRAL und unterstützt multizentrische Forschungsprojekte, klinische Studien, strukturierte Befundung, Annotation, KI-gestützte Bildanalyse und die standardisierte Nachnutzung radiologischer Daten. RACOON-AI ist die zentrale KI-Plattform innerhalb dieser Infrastruktur.
NCT IDAI (Image Data and Analysis Infrastructure for NCT) stellt die gemeinsame Bildgebungs- und Analyseinfrastruktur für das Nationale Centrum für Tumorerkrankungen bereit und verbindet die NCT-Standorte für standortübergreifende onkologische Forschung.
Die technischen Aufgaben sind in beiden Infrastrukturen ähnlich. Im Wesentlichen unterscheiden sich die angebundenen Standorte und die fachlichen Anwendungsfälle. Ihr Schwerpunkt ergibt sich aus Ihrem Profil und dem Projektbedarf.

Wichtiger Hinweis zum Profil der Stelle:
Diese Position ist keine Data-Science-, Modelltraining- oder Promotionsstelle. Der Schwerpunkt liegt auf robuster Softwareentwicklung, Plattformbetrieb, Methodenintegration, Support und technischer Koordination innerhalb produktiv genutzter, standortübergreifender medizinischer Forschungsinfrastrukturen.

Die Stelle richtet sich an Bewerber:innen, die Forschungssoftware in nutzbare Plattformkomponenten überführen, containerisierte Dienste betreiben, KI-Methoden in reproduzierbare Workflows integrieren und technische Fragestellungen gemeinsam mit den beteiligten Standorten, deren IT-Teams und Projektpartnern lösen möchten.

Your Tasks

• Weiterentwicklung unserer Plattformen durch Softwareentwicklung im Open-Source-Toolkit Kaapana
• Integration, Bereitstellung und Pflege von KI-Methoden, Analyse-Workflows und containerisierten Anwendungen
• Unterstützung der Methodentranslation aus dem Medical Image Computing in die Infrastruktur an den beteiligten Standorten
• Softwaretechnische Integration von Werkzeugen und Konzepten zur Verarbeitung multimodaler medizinischer Daten, einschließlich Bilddaten, strukturierter klinischer Daten und weiterer forschungsrelevanter Datenquellen
• Technische Unterstützung multizentrischer Forschungsprojekte, klinischer Studien und medizinischer Use Cases
• Betrieb, Wartung, Monitoring und Fehleranalyse der lokalen und zentralen Plattform-Instanzen
• Second-Level-Support für IT-Ansprechpersonen und lokale IT-Teams an den angebundenen Standorten
• Weiterentwicklung und Wartung von Plattformkomponenten im Umfeld von Kubernetes, Helm, Docker/Podman, Apache Airflow, OpenSearch, dcm4chee, S3, Keycloak, Prometheus/Grafana und webbasierten Nutzeroberflächen
• Erstellung und Pflege technischer Dokumentation, Betriebsanleitungen und Support-Materialien
• Teilnahme an Projektmeetings, technischen Abstimmungen und Workshops
• Präsentation der Plattform bei Veranstaltungen, Vernetzungsformaten und Projekttreffen
• Mitwirkung an Reporting, Planung und technischer Koordination

Your Profile

Sie passen besonders gut zu uns, wenn Sie Freude an robuster Forschungssoftware, verteilten Infrastrukturen und der Zusammenarbeit mit klinischen, wissenschaftlichen und technischen Partnern haben.

Zwingend erforderlich sind:

• Abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, Medizininformatik, Data Science, Mathematik, Physik, Ingenieurwissenschaften oder einem verwandten wissenschaftlich-technischen Fachgebiet
• Praktische Erfahrung in Softwareentwicklung, Forschungssoftware, Plattformbetrieb, DevOps oder medizinischer IT
• Erfahrung in mindestens einer der Programmiersprachen Python oder JavaScript/TypeScript
• Praktische Erfahrung mit Linux sowie modernen Container- und Cloud-Technologien, insbesondere Docker/Podman, OCI-Containern, Kubernetes oder Helm
• Fähigkeit, technische Probleme strukturiert zu analysieren, nachvollziehbar zu dokumentieren und gemeinsam mit internen und externen Partnern zu lösen
• Bereitschaft zur technischen Kommunikation, zum Support und zur Abstimmung mit den beteiligten Standorten und Projektpartnern
• Sorgfältige, zuverlässige und strukturierte Arbeitsweise
• Teamfähigkeit in einem interdisziplinären, standortübergreifenden Projektumfeld
• Verhandlungssichere Deutschkenntnisse mindestens auf C1-Niveau, da ein wesentlicher Teil der Tätigkeit aus deutschsprachiger Kommunikation, Support und technischer Abstimmung mit den Standorten und Projektpartnern besteht
• Sehr gute Englischkenntnisse für die Arbeit in einem internationalen wissenschaftlichen und Open-Source-Umfeld

Von Vorteil sind:

• Erfahrung mit Apache Airflow, OpenSearch, dcm4chee, S3, Keycloak, Prometheus, Grafana oder vergleichbaren Infrastrukturkomponenten
• Erfahrung mit webbasierten UI-Frameworks wie Vue, React oder Svelte
• Kenntnisse in CI/CD, GitOps, Monitoring, Logging, REST-APIs oder verteilten Plattformen
• Kenntnisse im Betrieb verteilter IT-Infrastrukturen, insbesondere Netzwerkkonfiguration, DNS, TLS-/SSL-Zertifikate, Reverse Proxies, Firewalls, VPN, Proxy-Setups oder Zugriffskontrolle in klinischen bzw. institutionellen IT-Umgebungen
• Erfahrung mit DICOM, PACS-Systemen, FHIR, medizinischen Bilddaten oder klinischen Forschungsdaten
• Erfahrung in Machine Learning, Image Computing, High-Performance Computing oder föderierten Analyse- und Lernszenarien
• Erfahrung mit multizentrischen Forschungsprojekten, klinischen Studien oder medizinischen Forschungsdateninfrastrukturen
• Erfahrung in Open-Source-Softwareentwicklung, technischer Dokumentation, Support-Prozessen oder Schulung technischer Anwender:innen

Was die Stelle besonders macht:

• Mitarbeit an standortübergreifenden Forschungsinfrastrukturen mit hoher Relevanz für medizinische Bildgebung, KI und datengetriebene klinische Forschung
• Arbeit an zentralen Plattformen für multizentrische Forschungsprojekte und klinische Studien, von der bundesweiten Radiologie-Plattform des NUM bis zur onkologischen Forschungsinfrastruktur des NCT
• Möglichkeit, innovative Methoden aus dem Medical Image Computing in die Infrastruktur deutscher Universitätskliniken und Krebszentren zu bringen
• Arbeit an einer modernen, containerisierten Open-Source-Plattform auf Basis von Kaapana
• Ein interdisziplinäres Umfeld mit Expert:innen aus Informatik, medizinischer Bildgebung, KI, Radiologie, Onkologie und Forschungsdatenmanagement
• Gestaltungsspielraum bei der Weiterentwicklung produktiv eingesetzter Forschungsplattformen
• Ein dynamisches Arbeitsumfeld an der Schnittstelle von Forschung, Softwareentwicklung, Plattformbetrieb, Support und klinischer Anwendung

Bewerbung:

Bitte reichen Sie mindestens ein Anschreiben, einen Lebenslauf sowie ggf. relevante Zeugnisse, Abschlüsse und Nachweise ein.

Nutzen Sie das Anschreiben gerne, um kurz auf die folgenden Punkte einzugehen. Das hilft uns, Ihr Profil einzuordnen:

1. Ihre praktische Erfahrung mit Softwareentwicklung, Linux, Containerisierung, Kubernetes, DevOps oder Plattformbetrieb
2. Ihre Erfahrung in technischer Kommunikation, Support, Dokumentation oder Abstimmung mit externen Partnern
3. Ihr Interesse an medizinischer Bildgebung, Forschungsinfrastrukturen, KI-Methodentranslation oder multizentrischen Forschungsprojekten

Wenn Sie einzelne Punkte des Profils nicht erfüllen, bewerben Sie sich trotzdem. Wir schauen auf das Gesamtbild! 

We Offer

Are you interested?

 Then become part of the DKFZ and join us in contributing to a life without cancer!

 ​Duration: The position is initially limited to 2 years with the possibility of prolongation.

Application Deadline: 20.11.2026

Applications by e-mail cannot be accepted.

Please also note that we cannot return applications submitted by post.

 

We are convinced that an innovative research and working environment thrives on the diversity of its employees. Therefore, we welcome applications from talented people, regardless of gender, cultural background, nationality, ethnicity, sexual identity, physical ability, religion and age. People with severe disabilities are given preference if they have the same aptitude.

Notice: We are subject to the regulations of the Infection Protection Act (IfSG). Therefore, all our employees must provide proof of immunity against measles.

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