Wissenschaftlichen Mitarbeiterin (w/m/d) im Bereich Psychotherapieforschung mit Schwerpunkt Mas[...]

Veröffentlichung: 11. Februar 2025

Im Rahmen der innovativen Mechanismen-basierende modulare Psychotherapie (MeMoPsy) Studie im Deutschen Zentrum für Psychische Gesundheit (DZPG) Heidelberg/Mannheim/Ulm ist an der Klinik für Allgemeine Innere Medizin und Psychosomatik am Zentrum für Psychosoziale Medizin der Universität Heidelberg zum 01.05.2025 eine auf drei Jahre befristete Stelle einer

Wissenschaftlichen Mitarbeiterin (w/m/d) im Bereich Psychotherapieforschung mit Schwerpunkt Maschinelles Lernen und Digitale Chatbots

in Teilzeit (50% bis 65%)

zu besetzen.

Sie entwickeln einen digitalen Chatbot, der die Qualität psychotherapeutischer Behandlungen verbessern soll. Ziel ist es, mithilfe moderner Methoden des Maschinellen Lernens (z. B. Natural Language Processing) kritische Momente in der therapeutischen Allianz zu erkennen und in Echtzeit Rückmeldungen an den Therapeuten zu generieren. Ihr Projekt basiert auf aktuellen Forschungsentwicklungen zur Integration von KI in Psychotherapieprozesse und bietet Ihnen die Möglichkeit, an der Schnittstelle von Psychologie, Informatik und Gesundheitswissenschaften zu arbeiten. Wir suchen für dieses Teilprojekt der Prozessforschung eine/n Kolleg:in (m/w/d) zur engagierten Mitarbeit in einem hochmotivierten Team.

Ihre Aufgaben:

• Erheben und Analyse von Prozessdaten aus Psychotherapien (Video-/Audioaufnahmen, Textanalysen, Fragebögen, etc.)
• Anwendung von Techniken des Maschinellen Lernens, wie Natural Language Processing (NLP), Sentimentanalyse und Klassifikationsmodellen, zur Erkennung von therapeutischen Allianzen und Brüchen
• Datenanalyse und Training von KI-Modellen auf Basis von aufgezeichneten Therapiegesprächen und anderen relevanten Datenquellen
• Identifikation und Berücksichtigung psychologischer Merkmale und therapeutischer Wirkfaktoren im Modell
• Publikation der Ergebnisse in wissenschaftlichen Zeitschriften und Präsentation auf internationalen Konferenzen

Ihr Profil:

• Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) in Psychologie, Informatik, Datenwissenschaften, Kognitionswissenschaften oder einem verwandten Fachgebiet
• Kenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen und Erfahrung mit entsprechenden Programmiersprachen und Tools (z. B. Python, TensorFlow, PyTorch, R)
• Erfahrung in der Anwendung von Natural Language Processing (NLP) und der Analyse textbasierter Daten ist von Vorteil.
• Interesse an psychotherapeutischen Prozessen und der Entwicklung von KI-Anwendungen im Gesundheitsbereich
• Fähigkeit zum interdisziplinären Arbeiten und Freude an der Zusammenarbeit mit Ärzten, Psychologen, Informatikern und Gesundheitsforschern
• Sehr gute schriftliche und mündliche Ausdrucksfähigkeit in Deutsch und Englisch
• Selbstständige, strukturierte und kooperative Arbeitsweise mit einem hohen Maß an Engagement

Wir bieten:

• Eine spannende und vielseitige Forschungsstelle mit einem klaren Schwerpunkt auf Psychotherapieprozessforschung in einem hochaktuellen Forschungsfeld
• Eine kollegiale, wertschätzende Arbeitsatmosphäre in einem international angesehenen Forschungsumfeld mit Vernetzungsmöglichkeiten in das gesamte DZPG
• Möglichkeit einer Promotion bzw. Habilitation an der Universität Heidelberg, begleitet durch ein unterstützendes Betreuungsteam

Job-ID: V000013799

Dauer der Anstellung: 36 Monate

Interessiert? Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung (Anschreiben, Lebenslauf und relevante Zeugnisse) per E-Mail an: markus.haun@med.uni-heidelberg.de. Für Rückfragen steht Ihnen PD Dr. Markus Haun unter 06221/56-38396 zur Verfügung.

Bewerbungsfrist: 03. März 2025

Bitte beachten Sie, dass das UKHD den Bestimmungen des Infektionsschutzgesetzes unterliegt. Demzufolge dürfen am UKHD nur Personen mit einem gültigen Masern-Immunitätsnachweis tätig werden. Wir stehen für Chancengleichheit. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung vorrangig eingestellt. Das Universitätsklinikum strebt eine generelle Erhöhung des Frauenanteils in allen Bereichen und Positionen an, in denen Frauen unterrepräsentiert sind. Qualifizierte Frauen sind daher besonders aufgefordert, sich zu bewerben.