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Bioinformatician / computational biologist: data modelling and analysis

100%, Zurich, temporary
 
We are seeking a bioinformatician/computational biologist with experience in data modelling and analysis to support interdisciplinary and collaborative projects within a newly established National Centre of Competence in Research in the area of microbiome research (NCCR Microbiomes).
 
Project background

The NCCR Microbiomes encompasses an interdisciplinary research network that aims to identify and control the principles that govern microbiomes across various biological systems. Various project members across Switzerland seek, for example, to design and/or specifically modify microbiomes, to eliminate pathogens in humans, animals and plants, and to use microorganisms for an improved functionality of existing systems.
 
More detailed information about the NCCR Microbiomes can be found here: 
 
 
Job description
 
The successful candidate leads and/or supports the modelling and analysis of primarily genomic and multi-omics data that is generated by several project partners of the NCCR Microbiomes. The project partners study natural and synthetic microbial communities by applying state-of-the-art molecular and imaging technologies, such as: microbial genome sequencing, multi-omics (i.e., community genomics, transcriptomics, proteomics, metabolomics), microfluidics and (single-cell) imaging. The successful candidate is proficient in the use of bioinformatics/computational tools for modelling, analyzing and interpreting the various types of data.
 
The position is located at the Institute of Microbiology at ETH Zurich (https://micro.biol.ethz.ch/) and embedded in the Laboratory of Microbiome Research (https://micro.biol.ethz.ch/research/sunagawa.html), providing an environment of complementary expertise and infrastructure for high-performance computational analysis. A focal area will be projects driven by research groups at ETH Zurich, although coordination across projects is required. Therefore, strong organisational, teamwork and communication skills are essential.
 
Your profile

Essential qualifications include:
 
  • Postgraduate degree in bioinformatics, biostatistics, computer science, computational biology or a related field
  • Experience in the modelling and analysis of genomic and multi-omics (meta-genomics, meta-transcriptomics, meta-proteomics, meta-metabolomics) data
  • Excellent skills in biological/statistical data analysis
  • Excellent communication, teamwork and organizational skills
  • Proficient programming skills (e.g., Python/Perl, R, UNIX/bash scripting)
 
The following additional qualifications may be advantageous:
 
  • Background in microbial population / comparative genomics, microbial ecology
  • Experience in image data analysis
 
 
 
Interested?
 
We look forward to receiving your online application with the following documents:
 
  • A cover/motivation letter (one page) that demonstrates your suitability for the offered position
  • A curriculum vitae including a list of publications and academic records
  • Names and contact information of two references
 
Please note that we exclusively accept applications submitted through our online application portal (https://jobs.ethz.ch/job/view/JOPG_ethz_AVg4PMTyrYb7aYCmQi). Applications via email or postal services will not be considered. The application review will begin on 1. April 2020, and continue until the position is filled.
 
Questions regarding the position should be directed to Prof. Dr. Shinichi Sunagawa at Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein! (no applications).

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) Food Profiling (Hamburg)

Die Universität Hamburg ist als Exzellenzuniversität eine der forschungsstärksten Universitä-

 

ten Deutschlands. Mit ihrem Konzept der „Flagship University“ in der Metropolregion Ham-

 

burg pflegt sie innovative und kooperative Verbindungen zu wissenschaftlichen und außerwis-

 

senschaftlichen Partnern. Sie produziert für den Standort – aber auch national und internatio-

 

nal – die zukunftsgerichteten gesellschaftlichen Güter Bildung, Erkenntnis und Austausch von

 

Wissen unter dem Leitziel der Nachhaltigkeit.

 

 

 

In der Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften, Fachbereich Chemie,

 

Institut für Lebensmittelchemie ist gemäß § 28 Abs. 1 HmbHG* ab dem 01.08.2020 eine Stelle

 

als

 

 

 

WISSENSCHAFTLICHE MITARBEITERIN BZW.

 

WISSENSCHAFTLICHER MITARBEITER (M/W/D)

 

Entwicklung von computergestützten

 

Auswerteverfahren Im Bereich Food Profiling

 

- EGR. 13 TV-L -

 

 

 

befristet auf der Grundlage von § 2 Wissenschaftszeitvertragsgesetz für die Dauer von zu-

 

nächst drei Jahren zu besetzen. Die wöchentliche Arbeitszeit entspricht 75% der regelmäßigen

 

wöchentlichen Arbeitszeit.**

 

 

 

Aufgaben:

 

Zu den Aufgaben einer wissenschaftlichen Mitarbeiterin bzw. eines wissenschaftlichen Mitar-

 

beiters gehören wissenschaftliche Dienstleistungen vorrangig in der Forschung und der Lehre.

 

Es besteht Gelegenheit zur wissenschaftlichen Weiterbildung, insbesondere zur Anfertigung

 

einer Dissertation; hierfür steht mindestens ein Drittel der jeweiligen Arbeitszeit zur Verfü-

 

gung.

 

 

 

Aufgabengebiet:

 

- Sie prozessieren und analysieren Daten aus dem Bereich Food Profiling, z. B. zur Feststellung

 

der biologischen Identität, geografischen Herkunft oder Anbaubedingungen von Lebensmitteln

 

- Sie erstellen Programmskripte und Dokumentation für die Auswertung

 

- Sie evaluieren chemometrische Methoden anhand experimenteller und simulierter Daten

 

- Sie sind an der Planung und Durchführung von Lehrveranstaltungen im Studiengang BSc/MSc

 

Lebensmittelchemie beteiligt, 3 LVS

 

 

 

* Hamburgisches Hochschulgesetz

 

** Die regelmäßige wöchentliche Arbeitszeit beträgt derzeit 39 Stunden

 

 

 

Einstellungsvoraussetzungen:

 

Abschluss eines den Aufgaben entsprechenden Hochschulstudiums. Zum Beispiel in (Bio-)Infor-

 

matik, Mathematik, Physik sowie Lebensmittelchemie, Chemie oder Biologie. Vorausgesetzt

 

wird weiterhin:

 

- Erfahrung mit sequenzbasierten Methoden oder Programmierkenntnisse in R (oder einer ähn-

 

lichen Programmiersprache wie Python oder Matlab)

 

- Bereitschaft und Fähigkeit zu eigenständiger wissenschaftlicher Tätigkeit

 

- Interesse für Chemometrie und für das Lernen neuer Software

 

- gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

 

- gute organisatorische und kommunikative Fähigkeiten sowie ausgeprägte Teamfähigkeit

 

Von Vorteil sind Erfahrungen mit der Prozessierung bioinformatischer Daten und mit multivari-

 

aten Verfahren.

 

 

 

Schwerbehinderte und ihnen gleichgestellte Bewerberinnen und Bewerber werden bei gleicher

 

Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung im Bewerbungsverfahren vorrangig berücksich-

 

tigt.

 

 

 

Für nähere Informationen wenden Sie sich bitte an Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!

 

oder schauen Sie im Internet unter https://www.chemie.uni-

 

hamburg.de/institute/lc/arbeitsgruppen/seifert.html oder https://www.food-profiling.org

 

nach.

 

 

 

Bitte senden Sie Ihre Bewerbung mit den üblichen Unterlagen (Bewerbungsschreiben, tabellari-

 

scher Lebenslauf, Hochschulabschluss) bis zum 24.04.2020 an: Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!-

 

hamburg.de.

 

 

 

Bitte beachten Sie, dass wir Bewerbungsunterlagen nicht zurücksenden können. Reichen Sie

 

daher bitte keine Originale ein. Wir werden Ihre Unterlagen nach Beendigung des Verfahrens

 

vernichten. Weitere Informationen zum Datenschutz bei Auswahlverfahren erhalten Sie hier.

 

Links:

 

Stichwort Food Profiling, Link: https://www.uni-hamburg.de/uhh/stellenangebote/wissenschaftliches-personal/fakultaet-mathematik-informatik-und-naturwissenschaften/24-04-20-144.pdf

 

W1-Professur im Themenfeld Medizinrobotik / Digitale Transformation

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)

Die FAU besetzt im neu zu gründenden Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering der Technischen Fakultät zum 01.11.2020 eine
 
W1-Professur im Themenfeld Medizinrobotik / Digitale Transformation
(Open Topic Tenure Track)


Die Professur wird mit Mitteln aus dem Bund-Länder-Programm zur Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses finanziert.
 
Die Besetzung der Professur erfolgt im Beamtenverhältnis auf Zeit zunächst für die Dauer von drei Jahren. Nach positiver Evaluierung ist eine Verlängerung auf insgesamt sechs Jahre vorgesehen. Die FAU bietet eine längerfristige Perspektive im Beamtenverhältnis auf Lebenszeit durch anschließende Berufung auf eine W2/W3-Professur, sofern die Anforderungen einer Tenure-Evaluation erfüllt werden.
 
Zu den Aufgaben gehört, das Fachgebiet Artificial Intelligence in Biomedical Engineering mit besonderem Schwerpunkt im Themenfeld Medizinrobotik / Digitale Transformation in Forschung und Lehre angemessen zu vertreten. Gesucht werden eine herausragende Nachwuchswissenschaftlerin bzw. ein herausragender Nachwuchswissenschaftler mit einem eigenständigen Forschungs- und Lehrprofil insbesondere in den Bereichen:
 

  • Medizinische Robotik (z. B. Pflegeroboter, Chirurgierobotik)
  • Intelligente Prothetik (z. B. Smarte Prothesen, Wearable Robotics:  Exoskelette und Orthesen, Intelligente Implantate)

 
Die Bereitschaft zur Mitwirkung an der Ausbildung in dem neu zu gründenden konsekutiven Bachelor-/Master-Studiengang im Themenfeld Artificial Intelligence sowie bei dessen Einrichtung wird vorausgesetzt. Ebenso wird die Mitwirkung in den vorhandenen Studiengängen, wie z. B. Medizintechnik, Medical Process Management und Data Science erwartet. Die Berufung schließt eine Mitgliedschaft in der Medizinischen und Technischen Fakultät ein.
 

Eine ausführliche Stellenbeschreibung finden Sie online unter
https://www.fau.de/universitaet/stellen-praktika-und-jobs/ausgeschriebene-professuren/
 

Bewerbungen sind mit den üblichen Unterlagen (CV, Schriftenverzeichnis, Lehrerfahrung, Drittmitteleinwerbungen, Zeugnisse und Urkunden) webbasiert unter https://berufungen.fau.de bis zum 15.04.2020 erwünscht, adressiert an den Präsidenten der FAU. Für Fragen und weitere Informationen wenden Sie sich bitte an Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!

W1-Professuren Themenfeld Prozesse am Menschen / Digitale Transformation

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
 
Die FAU besetzt im neu zu gründenden Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering der Technischen Fakultät zum 01.11.2020 bis zu zwei
 
W1-Professuren im Themenfeld Prozesse am Menschen / Digitale Transformation
(Open Topic Tenure Track)
 

Die Professuren werden mit Mitteln aus dem Bund-Länder-Programm zur Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses finanziert.
 
Die Besetzung der Professuren erfolgt im Beamtenverhältnis auf Zeit zunächst für die Dauer von drei Jahren. Nach positiver Evaluierung ist eine Verlängerung auf insgesamt sechs Jahre vorgesehen. Die FAU bietet eine längerfristige Perspektive im Beamtenverhältnis auf Lebenszeit durch anschließende Berufung auf eine W2/W3-Professur, sofern die Anforderungen einer Tenure-Evaluation erfüllt werden.
 

Zu den Aufgaben gehört, das Fachgebiet Artificial Intelligence in Biomedical Engineering mit besonderem Schwerpunkt im Themenfeld Prozesse am Menschen / Digitale Transformation in Forschung und Lehre angemessen zu vertreten. Gesucht werden herausragende Nachwuchswissenschaftler (m/w/d) mit einem eigenständigen Forschungs- und Lehrprofil insbesondere in den Bereichen:
 

  • Medizinische Prozesse (z. B. Präzisionsmedizin, Guided Intervention, Digitale Versorgungsmedizin @home)
  • Neurosensorics (z. B. Early Diagnosis, Neurologic based Communication Disorders)
  • Personalisierte Therapie (z. B. Digital Twin, Human Modelling, Predictive Medicine/P4)
  • Digital Diagnostics and Therapeutics (z. B. Digitale Radiologie, Digitale Pathologie, Digitale Endoskopie)

 
Die Bereitschaft zur Mitwirkung an der Ausbildung in dem neu zu gründenden konsekutiven Bachelor-/Master-Studiengang im Themenfeld Artificial Intelligence sowie bei dessen Einrichtung wird vorausgesetzt. Ebenso wird die Mitwirkung in den vorhandenen Studiengängen, wie z. B. Medizintechnik, Medical Process Management und Data Science erwartet. Die Berufung schließt eine Mitgliedschaft in der Medizinischen und Technischen Fakultät ein.
 

Eine ausführliche Stellenbeschreibung finden Sie online unter
https://www.fau.de/universitaet/stellen-praktika-und-jobs/ausgeschriebene-professuren/
 
Bewerbungen sind mit den üblichen Unterlagen (CV, Schriftenverzeichnis, Lehrerfahrung, Drittmitteleinwerbungen, Zeugnisse und Urkunden) webbasiert unter https://berufungen.fau.de bis zum 15.04.2020 erwünscht, adressiert an den Präsidenten der FAU. Für Fragen und weitere Informationen wenden Sie sich bitte an Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!.

Open Topic W3-Professuren im Themenfeld Prozesse am Menschen

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
 
Im Rahmen der Hightech Agenda Bayern besetzt die FAU im neu zu gründenden Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering der Technischen Fakultät zum frühestmöglichen Zeitpunkt bis zu drei
 
Open Topic W3-Professuren im Themenfeld Prozesse am Menschen
 
im Beamtenverhältnis auf Lebenszeit.
 
Gesucht werden international herausragende Forschungspersönlichkeiten, die wissenschaftlich hervorragend ausgewiesen sind, insbesondere in den Bereichen:
 

  • Medizinische Prozesse (z. B. Präzisionsmedizin, Guided Intervention, Digitale Versorgungsmedizin @home)
  • Neurosensorics (z. B. Early Diagnosis, Neurologic based Communication Disorders)
  • Personalisierte Therapie (z. B. Digital Twin, Human Modelling, Predictive Medicine/P4)
  • Digital Diagnostics and Therapeutics (z. B. Digitale Radiologie, Digitale Pathologie, Digitale Endoskopie)

 
Zu den Aufgaben gehört, das Fachgebiet in Forschung und Lehre angemessen zu vertreten. Die Bereitschaft zur Mitwirkung an der Ausbildung in dem neu zu gründenden konsekutiven Bachelor-/Master-Studiengang im Themenfeld Artificial Intelligence sowie bei dessen Einrichtung wird vorausgesetzt. Ebenso wird die Mitwirkung in den vorhandenen Studiengängen, wie z. B. Medizintechnik, Medical Process Management und Data Science erwartet. Die Berufung schließt eine Mitgliedschaft in der Medizinischen und Technischen Fakultät ein.
 
Eine ausführliche Stellenbeschreibung finden Sie online unter
https://www.fau.de/universitaet/stellen-praktika-und-jobs/ausgeschriebene-professuren/
 
Bewerbungen sind mit den üblichen Unterlagen (CV, Schriftenverzeichnis, Lehrerfahrung, Drittmitteleinwerbungen, Zeugnisse und Urkunden) webbasiert unter https://berufungen.fau.de bis zum 15.04.2020 erwünscht, adressiert an den Präsidenten der FAU. Für Fragen und weitere Informationen wenden Sie sich bitte an Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!
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Open Topic W3-Professuren im Themenfeld Medizinrobotik

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
 
Im Rahmen der Hightech Agenda Bayern besetzt die FAU im neu zu gründenden Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering der Technischen Fakultät zum frühestmöglichen Zeitpunkt bis zu zwei
 
Open Topic W3-Professuren im Themenfeld Medizinrobotik
 
im Beamtenverhältnis auf Lebenszeit.
 
Gesucht werden international herausragende Forschungspersönlichkeiten, die wissenschaftlich hervorragend ausgewiesen sind, insbesondere in den Bereichen:
 

  • Medizinische Robotik (z. B. Pflegeroboter, Chirurgierobotik)
  • Intelligente Prothetik (z. B. Smarte Prothesen, Wearable Robotics: Exoskelette und Orthesen, Intelligente Implantate)

 
Zu den Aufgaben gehört, das Fachgebiet in Forschung und Lehre angemessen zu vertreten. Die Bereitschaft zur Mitwirkung an der Ausbildung in dem neu zu gründenden konsekutiven Bachelor-/Master-Studiengang im Themenfeld Artificial Intelligence sowie bei dessen Einrichtung wird vorausgesetzt. Ebenso wird die Mitwirkung in den vorhandenen Studiengängen, wie z. B. Medizintechnik, Medical Process Management und Data Science erwartet. Die Berufung schließt eine Mitgliedschaft in der Medizinischen und Technischen Fakultät ein.
 
Eine ausführliche Stellenbeschreibung finden Sie online unter
https://www.fau.de/universitaet/stellen-praktika-und-jobs/ausgeschriebene-professuren/
 
Bewerbungen sind mit den üblichen Unterlagen (CV, Schriftenverzeichnis, Lehrerfahrung, Drittmitteleinwerbungen, Zeugnisse und Urkunden) webbasiert unter https://berufungen.fau.de bis zum 15.04.2020 erwünscht, adressiert an den Präsidenten der FAU. Für Fragen und weitere Informationen wenden Sie sich bitte an Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!
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W1-Professur im Themenfeld Daten, Sensoren und Geräte / Digitale Transformation (Open Topic Tenure Track)

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
 
Die FAU besetzt im neu zu gründenden Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering der Technischen Fakultät zum 01.11.2020 eine
 
W1-Professur im Themenfeld Daten, Sensoren und Geräte / Digitale Transformation
(Open Topic Tenure Track)
 
Die Professur wird mit Mitteln aus dem Bund-Länder-Programm zur Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses finanziert.
 
Die Besetzung der Professur erfolgt im Beamtenverhältnis auf Zeit zunächst für die Dauer von drei Jahren. Nach positiver Evaluierung ist eine Verlängerung auf insgesamt sechs Jahre vorgesehen. Die FAU bietet eine längerfristige Perspektive im Beamtenverhältnis auf Lebenszeit durch anschließende Berufung auf eine W2/W3-Professur, sofern die Anforderungen einer Tenure-Evaluation erfüllt werden.
 
Zu den Aufgaben gehört, das Fachgebiet Artificial Intelligence in Biomedical Engineering mit besonderem Schwerpunkt im Themenfeld Daten, Sensoren und Geräte / Digitale Transformation in Forschung und Lehre angemessen zu vertreten. Gesucht wird ein herausragender Nachwuchswissenschaftler (m/w/d) mit einem eigenständigen Forschungs- und Lehrprofil insbesondere in den Bereichen:
 

  • Mensch-Technik-Interaktion (z. B. Intelligent Multimodal Medical UI, Smart Scanning Support, Brain-Computer-Interface, Neuromonitoring)
  • Autonome und intelligente Datenakquisition (z. B. Automatic Quality Assurance, Smart Examination, Scan Optimization)
  • Data Integration, Representation and Visualisation (z. B. Wissensrepräsentation, Smartes Forschungsdatenmanagement/ semantische Interoperabilität, Process optimization, Process mining)
  • Computational Methods for Bioinformatics (z. B. Artificial Intelligence for Analytics,    -omics, Computational Neuroscience)
  • Intelligente Materialien und Sensorik (z. B. Sensorische/biosensorische Materialien, Intelligent Sensing, Sensing and Analysis of Human Motion and Emotion, Lab on a Chip für Digitale Diagnostik, Neuromorphe Schaltungen)

 
Die Bereitschaft zur Mitwirkung an der Ausbildung in dem neu zu gründenden konsekutiven Bachelor-/Master-Studiengang im Themenfeld Artificial Intelligence sowie bei dessen Einrichtung wird vorausgesetzt. Ebenso wird die Mitwirkung in den vorhandenen Studiengängen, wie z. B. Medizintechnik, Medical Process Management und Data Science erwartet. Die Berufung schließt eine Mitgliedschaft in der Medizinischen und Technischen Fakultät ein.
 
Eine ausführliche Stellenbeschreibung finden Sie online unter
https://www.fau.de/universitaet/stellen-praktika-und-jobs/ausgeschriebene-professuren/
Bewerbungen sind mit den üblichen Unterlagen (CV, Schriftenverzeichnis, Lehrerfahrung, Drittmitteleinwerbungen, Zeugnisse und Urkunden) webbasiert unter https://berufungen.fau.de bis zum 15.04.2020 erwünscht, adressiert an den Präsidenten der FAU. Für Fragen und weitere Informationen wenden Sie sich bitte an Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!.

Open Topic W3-Professuren im Themenfeld Daten, Sensoren und Geräte

Im Rahmen der Hightech Agenda Bayern besetzt die FAU im neu zu gründenden Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering der Technischen Fakultät zum frühestmöglichen Zeitpunkt bis zu drei
 
Open Topic W3-Professuren im Themenfeld Daten, Sensoren und Geräte
 
im Beamtenverhältnis auf Lebenszeit.
 
Gesucht werden international herausragende Forschungspersönlichkeiten, die wissenschaftlich hervorragend ausgewiesen sind, insbesondere in den Bereichen:
 

  • Mensch-Technik-Interaktion (z. B. Intelligent Multimodal Medical UI, Smart Scanning Support, Brain-Computer-Interface, Neuromonitoring)
  • Autonome und intelligente Datenakquisition (z. B. Automatic Quality Assurance, Smart Examination, Scan Optimization)
  • Data Integration, Representation and Visualisation (z. B. Wissensrepräsentation, Smartes Forschungsdatenmanagement / semantische Interoperabilität, Process optimization, Process mining)
  • Computational Methods for Bioinformatics (z. B. Artificial Intelligence for Analytics,    -omics, Computational Neuroscience)
  • Intelligente Materialien und Sensorik (z. B. Sensorische/biosensorische Materialien, Intelligent Sensing, Sensing and Analysis of Human Motion and Emotion, Lab on a Chip für Digitale Diagnostik, Neuromorphe Schaltungen)

 
Zu den Aufgaben gehört, das Fachgebiet in Forschung und Lehre angemessen zu vertreten. Die Bereitschaft zur Mitwirkung an der Ausbildung in dem neu zu gründenden konsekutiven Bachelor-/Master-Studiengang im Themenfeld Artificial Intelligence sowie bei dessen Einrichtung wird vorausgesetzt. Ebenso wird die Mitwirkung in den vorhandenen Studiengängen, wie z. B. Medizintechnik, Medical Process Management und Data Science erwartet. Die Berufung schließt eine Mitgliedschaft in der Medizinischen und Technischen Fakultät ein.
 
Eine ausführliche Stellenbeschreibung finden Sie online unter
https://www.fau.de/universitaet/stellen-praktika-und-jobs/ausgeschriebene-professuren/
 
Bewerbungen sind mit den üblichen Unterlagen (CV, Schriftenverzeichnis, Lehrerfahrung, Drittmitteleinwerbungen, Zeugnisse und Urkunden) webbasiert unter https://berufungen.fau.de bis zum 15.04.2020 erwünscht, adressiert an den Präsidenten der FAU. Für Fragen und weitere Informationen wenden Sie sich bitte an Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!.

PhD position in Computational Biology (m/f/d, TV-L E13 65%) [University of Hohenheim]

PhD position in Computational Biology (m/f/d, TV-L E13 65%) at the University of Hohenheim for a duration of three years.   
 
The position will be located at the newly established Computational Biology Group of the University of Hohenheim in Stuttgart. The junior research group is part of the Institute of Biology and is associated with the bioinformatics section of the Hohenheim Computational Science Lab. 
The position is funded within the DFG project “Digital Tissue Deconvolution – aus Einzelzelldaten lernen” (https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/420069742). In this project, we develop techniques for Digital Tissue Deconvolution (DTD). DTD addresses the following problem: given a molecular profile of a tumor tissue, what is its cellular composition? With such estimates, we try to answer questions such as, which immune cells determine the patient’s disease course? 
 
We are seeking a PhD candidate with master in computer sciences, mathematics, or physics. Within this thesis, the candidate should develop machine learning techniques for DTD and apply them to high-throughput cancer data. Important skills are
 
  • Good programming skills in, e.g., Python or C.
  • Solid mathematical background. Knowledge in computational statistics is beneficial, but not a requirement.
  • Good writing, language, and communication skills.
  • Basic knowledge in biology is an advantage, but not a requirement.
  • An open and enthusiastic personality that wants to develop new computational and statistical tools.
 
Applications with CV and cover letter should be directly sent via e-mail to Dr. Michael Altenbuchinger (Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!). The position will be open until it is filled. The University of Hohenheim seeks to increase the proportion of women in research and teaching and strongly encourages qualified female scientists to apply. With equal qualifications, preference will be given to candidates with disabilities.   
 
The University of Hohenheim, Germany, is located in the south of Stuttgart. The pleasant campus is located close to the airport and hosts a well-equipped research infrastructure, a baroque palace and rambling parks, as well as a vibrant scientific community. More information: Computational Biology Group https://compbio.uni-hohenheim.de/en/; Computational Science Lab https://csl.uni-hohenheim.de/; Institute of Biology https://www.uni-hohenheim.de/fakultaeten-institute  

Postdoctoral researcher in Computational Biology (f/m/d, 100%, TV-L 14) [University of Hohenheim]

We invite applications for the position of a  
 
Postdoctoral researcher in Computational Biology (f/m/d, TV-L E14 100%) for a duration of three years.   
 
The position will be located at the newly established Computational Biology Group of the University of Hohenheim in Stuttgart. The junior research group is part of the Institute of Biology and is associated with the bioinformatics section of the Hohenheim Computational Science Lab. The position is funded within the BMBF junior consortium “CKDNapp – Chronic Kidney Disease Nephrologist's App”, which designs a clinical decision support software to help physicians in treating patients with chronic kidney disease. Within the Hohenheim Computational Biology group, the underlying algorithms will be developed. These are algorithms for network inference, causal extensions thereof, and other machine learning methods, such as platform robust analysis techniques.  
 
We are seeking an experienced researcher on the postdoctoral level with a PhD in computer sciences, mathematics, or physics who is able to work in a highly interdisciplinary work environment of medical doctors, physicists, biologists, and computer scientists. Essential requirements are  
 
  • Research experience proven by publications
  • Excellent programming skills in, e.g., Python or C
  • Solid mathematical background, e.g., in computational statistics or related fields
  • Good writing, language, and communication skills
  • An open and enthusiastic personality that wants to develop new computational and statistical tools  
 
Applications with CV, publication list, contact details of references, and cover letter should be directly sent via e-mail to Dr. Michael Altenbuchinger (Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!). The position will be open until it is filled. The University of Hohenheim seeks to increase the proportion of women in research and teaching and strongly encourages qualified female scientists to apply. With equal qualifications, preference will be given to candidates with disabilities.   
 
The University of Hohenheim, Germany, is located in the south of Stuttgart. The pleasant campus is located close to the airport and hosts a well-equipped research infrastructure, a baroque palace and rambling parks, as well as a vibrant scientific community. More information: Computational Biology Group https://compbio.uni-hohenheim.de/en/  Computational Science Lab https://csl.uni-hohenheim.de/  Institute of Biology https://www.uni-hohenheim.de/en/organization/institution/institut-fuer-biologie 

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