Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) Genome Data Science

In der Technischen Fakultät ist die folgende Position zu besetzen: Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) Genome Data Science Kennziffer: Wiss25544

• Start: nächstmöglich
• Vollzeit
• Vergütung nach E13 TV-L
• befristet

Die Arbeitsgruppe "Genome Data Science" an der Technischen Fakultät wird von Prof. Dr. Alexander Schönhuth geleitet und ist Mitglied des Centrums für Biotechnologie (CeBiTec). Die Forschung der Arbeitsgruppe befasst sich mit dem Einsatz von Verfahren der Künstlichen Intelligenz, Data Science, Algorithmik und Sequenzanalyse zur Auswertung der sehr großen Datenmengen, die vor allem bei der modernen Hochdurchsatzsequenzierung anfallen. Dabei decken wir ein breites Spektrum der Algorithmen- und Softwareentwicklung ab: von grundsätzlichen Verfahren der Sequenzanalyse und computergestützten Pan-Genomik bis hin zur Entwicklung von KI-Verfahren. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf dem Einsatz von Deep Learning zur Analyse genetischer Krankheiten oder von Mikrobiomen.

In unserer akademischen Ausbildung konzentrieren wir uns auf Algorithmen für die effiziente Analyse von Genomsequenzen, auf das Design von Datenstrukturen, die große Mengen von Genomen miteinander in Beziehung setzen können, sowie auf die Erstellung von Machine-Learning-Verfahren (wie z.b. das Design von Architekturen tiefer neuronaler Netze), mit denen Genomdaten ausgewertet werden können. Dabei ist der reale Nutzen solcher Verfahren, beispielsweise im Sinne des Verstehens bislang unverstandener Krankheiten, ein wichtiger Punkt. Bei der täglichen Arbeit stehen dennoch die Kreativität und der Spaß am Design von Algorithmen, an der statistischen Modellierung und der Erschaffung neuer Verfahren der künstlichen Intelligenz im Vordergrund.

Ihre Aufgaben

• Forschung (75 %) in folgenden Bereichen:
  • Metric Learning für das Einbetten von großen genomischen Sequenzdaten
  • Anwendung Deep‑Learning‑basierter generative Techniken (z. b. Diffusion, Flow Matching) für das Generieren von Genom‑Daten
  • Anwendung mathematisch orientierter Techniken der künstlichen Intelligenz
  • Durchführung Attention‑ und State‑Space‑Modell‑basierter Verfahren zum Prozessieren biomedizinischer Daten
• Lehre und lehrunterstützende Tätigkeiten im Umfang von 4 LVS (25 %)

Unser Angebot

• Vergütung nach E13 TV‑L
• befristet auf 3 Jahre mit der Möglichkeit der Verlängerung um 1 bis 2 Jahre (§ 2 Abs. 1 Satz 1 oder 2 WissZeitVG)
• Vollzeit

• interne und externe Fortbildungsmöglichkeiten
• Vielzahl von Gesundheits‑, Beratungs‑ und Präventionsangeboten
• Vereinbarkeit von Familie und Beruf
• flexible Arbeitszeiten
• betriebliche Zusatzversorgung (VBL)
• kollegiale Zusammenarbeit
• offene und angenehme Arbeitsatmosphäre
• spannende und abwechslungsreiche Tätigkeiten
• vielfältige Angebote (Mensa, Cafeteria, Restaurants, Uni‑Shop, Geldautomatenetc.)

Ihr Profil – Das erwarten wir

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (z. B. Master) in einem verwandten Themengebiet
• sehr gute Programmierkenntnisse
• Erfahrung und fundierte Kenntnisse der KI
• Teamfähigkeit
• kooperative und teamorientierte Arbeitsweise
• Kommunikationsstärke
• selbständige, eigenverantwortliche und engagierte Arbeitsweise
• ausgeprägte Organisations‑ und Koordinationsfähigkeit
• ausgeprägte Präsentations‑ und Moderationskompetenz

Das wünschen wir uns

• gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Interessiert? Dann freuen wir uns über Ihre aussagekräftige Bewerbung. Bitte nutzen Sie hierzu vorzugsweise unser Online-Formular, welches Sie über den unten stehenden Button "JETZT BEWERBEN" erreichen. Bewerbungsfrist:

Kontakt
Prof. Dr. Alexander Schönhuth
0521 106‑3793

Anschrift
Universität Bielefeld
Technische Fakultät
Prof. Dr. 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 Arbeitszeitvorgenommen, soweit nicht im Einzelfall zwingende dienstliche Gründe entgegenstehen.