In der Technische Fakultät ist die folgende Position zu besetzen: 
Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d)
Kennziffer: Wiss22379
- Start: nächstmöglich, spätestens 01.01.2023
- Vollzeit
- Vergütung je nach persönlicher Qualifikation bis zu E13 TV-L
- befristet
Die Arbeitsgruppe "Biomedical Data Science“ (Lehrstuhl Prof. Dr. Alexander Schönhuth) wurde im Januar 2020 gegründet. Die Digitalisierung der Biomedizin und des Gesundheitswesens ist eines der bedeutsamsten Themen unserer Zeit. Die Idee dieser neuen Arbeitsgruppe ist, den Einsatz von computergestützter Hochdurchsatztechnologie ("Big Data“), künstlicher Intelligenz und anderweitig relevanter informatischer und mathematischer Techniken in diesem Themenkreis voranzutreiben und damit zur Schaffung moderner und individuell personalisierter Präzisionsmedizin auf ethisch vertretbare Art und Weise beizutragen. Für diese Arbeitsgruppe suchen wie eine*n wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in. Die dabei durchgeführten Forschungstätigkeiten führen optimalerweise zur Promotion, die dem Bereich "Künstliche Intelligenz in der Biomedizin/Computergestützte personalisierte Medizin/Algorithmische Bioinformatik/Genomik/Einzelgenomik/Pan-Genomik“ zugewiesen werden kann.
Die Beschäftigung ist der wissenschaftlichen Qualifizierung förderlich.
Ihre Aufgaben
- Forschungs- und Publikationstätigkeiten (75 %) in den Bereichen:
- Erschaffung neuer algorithmischer Strukturen, die die genetische Vielfalt von Bevölkerungen abbilden ("Computational Pan-Genomics“)
- Deep Learning zum Verstehen/Diagnostizieren/Therapieren bislang unverstandener Krankheiten mit genetischem Hintergrund
- Erstellung von Datenstrukturen/Algorithmen zum systematischen Überwachen und Klassifizieren von Pathogenen (Viren, Bakterien)
- Erarbeitung von Programmier-Frameworks, die sich mit der Analyse der genetischen Vielfalt von Krankheiten auseinandersetzen
- Auswertung von Einzelzell-Experimenten ("Single Cell Genomics“) als Präzisionsinstrument für das detaillierte Verständnis von z. B. Krebs- und Immunsystemerkrankungen (möglicherweise auch als besonderer Schwerpunkt im Zusammenspiel mit den anderen Punkten
- Durchführung von Lehrveranstaltungen (20 %)
- Mitarbeit in der akademischen Selbstverwaltung (5 %)
Die Beschäftigung ist der wissenschaftlichen Qualifizierung förderlich.
Unser Angebot
- Vergütung je nach persönlicher Qualifikation bis zu E13 TV-L
- befristet auf 3 Jahre (§ 2 Abs. 1 Satz 1 WissZeitVG; entsprechend den Vorgaben des WissZeitVG und des Vertrages über gute Beschäftigungsbedingungen kann sich im Einzelfall eine abweichende Vertragslaufzeit ergeben)
- Vollzeit
- interne und externe Fortbildungsmöglichkeiten
- Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten
- Vereinbarkeit von Familie und Beruf
- flexible Arbeitszeiten
- Möglichkeit eines Job-Tickets für den ÖPNV (regionaler Verkehrsverbund)
- betriebliche Zusatzversorgung (VBL)
- kollegiale Zusammenarbeit
- offene und angenehme Arbeitsatmosphäre
- spannende und abwechslungsreiche Tätigkeiten
Ihr Profil
Das erwarten wir
- ein herausragendes einschlägiges wissenschaftliches Hochschulstudium in einem zumindest verwandten Themenkreis oder mindestens fortgeschrittenes einschlägiges Masterstudium
- Interesse und Leidenschaft für Mathematik/Informatik, die bei dringenden Problemen in der Biomedizin Anwendung finden
- Interesse an Forschungstätigkeiten, die optimalerweise ihren Abschluss in einer wissenschaftlichen Promotion finden
- gute Kenntnisse der englischen Sprache in Wort und Schrift
- gute Programmierkenntnisse und/oder das Interesse und das Talent, sich Programmiersprachen zu erarbeiten
- deutliche Kenntnisse in der Informatik und/oder Mathematik
- kooperative Arbeitsweise, Kommunikationsfähigkeit
- Eigeninitiative und eine gewisse Faszination für z. B. eines oder mehrere der Themen Bioinformatik, Algorithmik, Genetik/Genomik, künstliche Intelligenz/Machine Learning und/oder des Indizieren/Kodieren großer Daten
Das wünschen wir uns
- gute Vorkenntnisse in einem der oben genannten Forschungsgebiete
Interessiert?
Dann freuen wir uns über Ihre aussagekräftige Bewerbung. Bitte übersenden Sie uns hierfür Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen unter Angabe der Kennziffer Wiss22379 per E-Mail in einem pdf-Dokument an aschoen@cebitec.uni-bielefeld.de oder per Post an die angegebene Adresse. Bitte beachten Sie, dass Gefährdungen der Vertraulichkeit und der unbefugte Zugriff Dritter bei einer Kommunikation per unverschlüsselter E-Mail nicht ausgeschlossen werden können. Informationen zur Verarbeitung von personenbezogenen Daten finden Sie unter diesem Link.
Bewerbungsfrist: 08.06.2022
Kontakt
Sabine Klusmann
0521 106-3739
sklusman@cebitec.uni-bielefeld.de
Anschrift
Universität Bielefeld
AG Genome Data Science
Alexander Schönhuth
Postfach 10 01 31
33501 Bielefeld
Sabine Klusmann
0521 106-3739
sklusman@cebitec.uni-bielefeld.de
Anschrift
Universität Bielefeld
AG Genome Data Science
Alexander Schönhuth
Postfach 10 01 31
33501 Bielefeld
Die Universität Bielefeld ist für ihre Erfolge in der Gleichstellung mehrfach ausgezeichnet und als familienfreundliche Hochschule zertifiziert.
Sie freut sich über Bewerbungen von Frauen. Dies gilt im besonderen Maße im wissenschaftlichen Bereich sowie in Technik, IT und Handwerk.
Bewerbungen von geeigneten schwerbehinderten oder ihnen gleichgestellten behinderten Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
An der Universität Bielefeld werden Stellenbesetzungen auf Wunsch grundsätzlich auch mit reduzierter Arbeitszeit
vorgenommen, soweit nicht im Einzelfall zwingende dienstliche Gründe entgegenstehen.
