Doktorand/-in (w/m/d) im Bereich translationale Neurowissenschaften (fNIRS/EEG – Smart Wearables – Psychiatrie)
In der Klinik für Psychiatrie, Psychotherapie und Psychosomatik besetzen wir eine Stelle als
Einsatzort: Klinik für Psychiatrie, Psychotherapie und Psychosomatik
Projekt:
Wir laden Sie ein, sich für eine 3-jährige Doktorandenstelle (65 %, TV-L E13) im Rahmen eines multidisziplinären Forschungsprojekts zu bewerben, das vom Interdisziplinären Zentrum für Klinische Forschung (IZKF) Aachen finanziert und unter der Leitung von Univ-Prof. Dr. Irene Neuner und Dr. Ravichandran Rajkumar durchgeführt wird. Diese Stelle ist Teil eines größeren Verbunds, das vom IZKF Aachen im Rahmen der Förderlinie „Translationale Neurowissenschaften” unterstützt wird.
Das Projekt mit dem Titel „Personalisierte Diagnose und psychotherapeutische Behandlungsüberwachung bei Psychiatriepatienten“ zielt darauf ab, multimodale Neurobildgebung und die Integration tragbarer Sensoren für die Präzisionspsychiatrie zu erforschen. Der erfolgreiche Kandidat wird an einer Pilotstudie mitwirken, die sich auf longitudinale Veränderungen in der Dynamik von Hirnnetzwerken bei Psychiatriepatienten konzentriert und tragbare EEG- und fNIRS-Geräte in Kombination mit realen Verhaltensdaten nutzt, die über ein hochmodernes Smart-Wearable-System erfasst werden.
Die Datenerfassung erfolgt am Forschungszentrum Jülich (FZ Jülich) und am Universitätsklinikum RWTH Aachen (UK Aachen).
Projektleiter:
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Univ-Prof. Dr. Irene Neuner, ineuner@ukaachen.de
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Dr. rer. medic. Ravichandran Rajkumar, rrajkumar@ukaachen.de
Multimodale Bildgebung in der klinischen Neurowissenschaft
Klinik für Psychiatrie, Psychotherapie und Psychosomatik
Universitätsklinikum Aachen
Arbeitszeit: 65% der vollen tariflich vereinbarten Arbeitszeit (zzt. 38,5 Std./W.)
Befristung: Zunächst unter Berücksichtigung des WissZeitVG für einen Zeitraum von 3 Jahren (bis 31.12.2029)
Einstieg: zum 01.01.2026
Vergütung: EG 13 (TV-L)
Wir bieten…
- Teilnahme an einem hochmodernen Projekt an der Schnittstelle von klinischer Neurowissenschaft, digitaler Gesundheit und Neurotechnologie
- Schulung in fortgeschrittenen multimodalen Datenanalysetechniken
- Enge Betreuung und Mentoring durch ein interdisziplinäres Team
- Zugang zu modernster Forschungsinfrastruktur am FZ Jülich und der UK Aachen
- Flexible Arbeitsbedingungen und aktive Unterstützung bei der beruflichen Weiterentwicklung
- 30 Tage Urlaub/Jahr
- Mitarbeitende werben Mitarbeitende für verschiedene Berufsgruppen / Prämie von 3.000 Euro
- Überdurchschnittliche betriebliche Altersversorgung der VBL
- Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten
- Entspannter Arbeitsweg - vergünstigtes ÖPNV-Ticket oder Parkplatz sowie Möglichkeit der Teilnahme an der GoFlux App
- Familienfreundliche Unternehmenskultur (Betriebskindergarten, Ferienfreizeiten für Kids und ein Familienservicebüro)
- Eine Onboarding-App für neue Mitarbeitende
- Verlängerte Öffnungszeiten unseres Personalrestaurants
- Fit & Gesund - von Gesundheitsförderung bis Hochschulsport – wir haben alles für Sie
Ihre Aufgaben
- Koordination der Teilnehmerrekrutierung und Terminplanung
- Durchführung neuropsychologischer und psychopathologischer Untersuchungen
- Durchführung und Überwachung von fNIRS- und EEG-Aufzeichnungen
- Vorverarbeitung und Analyse multimodaler Daten (z. B. EEG-Mikrozustände, dynamische funktionelle Konnektivität mittels fNIRS)
- Integration physiologischer und verhaltensbezogener Daten aus einem intelligenten Wearable-System
- Enge Zusammenarbeit mit Projektpartnerinnen/-partnern am FZ Jülich und der RWTH Aachen
- Präsentation der Ergebnisse auf wissenschaftlichen Tagungen und Mitwirkung an begutachteten Publikationen
Ihr Profil
- Master-Abschluss (oder gleichwertiger Abschluss) in Neurowissenschaften, Biomedizintechnik, Psychologie, Kognitionswissenschaft, Physik oder verwandten Fachbereichen
- Starkes Interesse an translationaler Psychiatrie, Neuroimaging und tragbarer Gesundheitstechnologie
- Wünschenswert:
- Erfahrung in der Erfassung und Analyse von EEG- und/oder fNIRS-Daten
- Kenntnisse in MATLAB, Python oder ähnlichen Tools für die Signalverarbeitung
- Vorkenntnisse in multivariater Datenanalyse und maschinellem Lernen/künstlicher Intelligenz (ML/AI)
- Hohe Motivation, Selbstständigkeit und ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten
- Gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift werden erwartet (Level B2), um die Interaktion mit den Teilnehmern und dem klinischen Personal zu erleichtern
Bewerbungsverfahren:
Bitte reichen Sie Ihre Bewerbung über unser Bewerbungsportal unter Angabe von GB-P-53736 ein. Die Bewerbungsfrist endet am 12.12.2025.
Bitte beifügen: Lebenslauf, Motivationsschreiben, Zeugnisse und Leistungsnachweise, Namen von 2 Referenzpersonen
Kontakt:
Uniklinik RWTH Aachen, Direktor der Klinik für Psychiatrie, Psychotherapie und Psychosomatik, Herr Univ.-Prof. Dr. med. Thomas Frodl, M.A., Pauwelsstraße 30, 52074 Aachen.
Bei Fragen steht Ihnen Univ.-Prof. Dr. Irene Neuner (ineuner@ukaachen.de) oder Herr Dr. rer. medic. Ravichandran Rajkumar (rrajkumar@ukaachen.de) gerne zur Verfügung.
Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung!
Diese Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Die Uniklinik RWTH Aachen fördert Chancengerechtigkeit und Vielfalt. Bewerbungen von Frauen sind ausdrücklich erwünscht und werden nach Maßgabe des LGG bevorzugt berücksichtigt.
Bewerbungen schwerbehinderter Menschen sind uns willkommen und werden bei gleicher Eignung vorrangig berücksichtigt.
Eine Beschäftigung unterhalb der oben angegebenen Wochenarbeitszeit ist grundsätzlich möglich.
Für Ihre Bewerbung sollten Sie bevorzugt unser digitales Bewerbungsportal unter www.karriere.ukaachen.de nutzen. Dort haben Sie die Möglichkeit, Ihre Unterlagen in der elektronischen Bewerbungsmappe sicher vor unbefugten Zugriffen zu hinterlegen. Bewerbungen, die uns per Email erreichen (dieser Übertragungsweg ist in der Regel nicht ausreichend geschützt), werden in unser Bewerbungsportal übertragen und danach datenschutzkonform gelöscht. Falls Sie einer Überführung in das Portal nicht zustimmen, können wir Ihre Bewerbung leider nicht berücksichtigen. Die Daten im Portal werden nach Ablauf der Vorhaltefrist gelöscht.