Uniklinik RWTH Aachen

Doktorand/-in (w/m/d) für den Bereich "Machine Learning"

Stellenbeschreibung:

Im

Doktorand/-in (w/m/d) für den Bereich "Machine Learning"

Einsatzort : Zentrum für Humangenetik und Genommedizin -Translational Genomics / Clinical AI-

Arbeitszeit : 65% der vollen tariflich vereinbarten Arbeitszeit (zzt. 38,5 Std./W.)
Befristung: zunächst unter Berücksichtigung des WissZeitVG für 3 Jahre, eine Verlängerung wird angestrebt
Einstieg: zum nächstmöglichen Zeitpunkt
Vergütung: EG 13 (TV-L)

Aufgaben:

Entwicklung eines Literatur Recherche Systems zur verbesserten Bewertung genetischer Daten im klinischen Kontext und direkter Zielsetzung einer Empfehlung einer personalsierten Therapieoption.

  • Entwicklung, Implementierung und Evaluation von Machine-Learning-Algorithmen (z. B. Deep Learning, Klassifikationsmodelle, Agentensysteme etc.)
  • Analyse und Intergration komplexer genomischer Datensätze
  • Datenaufbereitung und Visualisierung
  • Zusammenarbeit im interdisziplinären Team
  • Teilnahme an wissenschaftlichen Konferenzen
  • Mitwirkung an Drittmittelprojekten

Profil:

  • Abgeschlossenes naturwissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master oder vergleichbar) in Bioinformatik, Informatik, Biologie, Molekularbiologie, Biochemie oder verwandte Disziplinen
  • Solide Kenntnisse in Machine Learning /Statistik
  • Sicherer Umgang mit gängigen Programmiersprachen, insbesondere Python
  • Wünschenswert:
    • Grundverständnis genomischer Datensätze
    • Wissenschaftliches Interesse an der Humangenetik und molekularen Medizin
    • Erfahrung mit Deep Learning Frameworks (z. B. TensorFlow, Py Torch)
    • Erfahrung mit LLM-Frameworks und Orchestrierungssystemen (z. B. LangChain oder vergleichbaren Frameworks)
    • Erfahrung mit Basismodellen und deren Anwendungen und Anpassungen (Fine-Tuning, Prompt Engineering, Parameter-efficient tuning wie LoRA/Adapters)
    • Kenntnisse in Next-Generation Sequencing (BGS) Datenanalyse 
    • Erfahrung im Umgang mit klinischen und biomedizinischen Datensätzen
  • Hohe Motivation, teamorientiertes Arbeiten in einem interdisziplinärem Umfeld
  • Eigeninitiative sowie Kreativität bei der Lösung komplexer Fragestellungen
  • Einsatzbereitschaft, Organisationsgeschick und Zuverlässigkeit 

Warum Sie sich für uns entscheiden sollten?

Wir bieten…

  • 30 Tage Urlaub/ Jahr bei Vollzeitbeschäftigung
  • 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 , Kinderland
    • flexible Arbeitszeitmodelle sowie
    • vielfältige Beratungs- und Unterstützungsangebote zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie durch die Personalbetreuung
  • Eine Onboarding-App für neue Mitarbeitende
  • Fit & Gesund - von Gesundheitsförderung bis Hochschulsport – wir haben alles für Sie

Unser stressfreier Bewerbungsprozess:

Schritt 1: Schnell und einfach bewerben - mit oder ohne Lebenslauf.

Schritt 2: Wir nehmen Kontakt auf und besprechen, ob wir noch weitere Unterlagen benötigen.

Schritt 3: Im persönlichen Gespräch lernen wir uns gegenseitig kennen.

Schritt 4: Wir haben ein Match - dann kommt das Vertragsangebot!

Schritt 5: Nach der Unterschrift starten wir mit dem Onboarding und organisieren alles für den ersten Arbeitstag.

Es gibt noch offene Fragen? Gerne trotzdem bewerben!

Wir beantworten alle Fragen in einem persönlichen Gespräch.

Wir freuen uns!

NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Veröffentlichungsdatum:

    08 Sep 2026
  • Standort:

    Aachen

    Einsatzort:

    RWTH Aachen
  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt

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