Stellenangebote

W1-Professur im Themenfeld Medizinrobotik / Digitale Transformation

Details: Veröffentlicht: Mittwoch, 25. März 2020 08:39

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

Details: Veröffentlicht: Mittwoch, 25. März 2020 08:38

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

Details: Veröffentlicht: Mittwoch, 25. März 2020 08:27

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!.

Open Topic W3-Professuren im Themenfeld Medizinrobotik

Details: Veröffentlicht: Mittwoch, 25. März 2020 08:27

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)

W1-Professur im Themenfeld Daten, Sensoren und Geräte / Digitale Transformation (Open Topic Tenure Track)

Details: Veröffentlicht: Montag, 23. März 2020 10:16

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

Details: Veröffentlicht: Montag, 23. März 2020 10:13

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]

Details: Veröffentlicht: Montag, 23. März 2020 10:12

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 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]

Details: Veröffentlicht: Montag, 23. März 2020 10:11

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

Wissenschaftliche Mitarbeiter/innen Bioinformatik (100%, TV-L 13) [LMU München]

Details: Veröffentlicht: Mittwoch, 11. März 2020 08:20

Wir suchen am Lehrstuhl für Praktische Informatik und Bioinformatik,

Department Informatik der Fakultät für Mathematik, Informatik und

Statistik mehrere wissenschaftliche Mitarbeiter (Doktorand/PostDoc) für

die Bioinformatik Forschung und Lehre.

Es besteht die Möglichkeit zur Promotion und Habilitation in allen

Gebieten der Bioinformatik und die Möglichkeit der Mitarbeit in

verschiedenen Forschungsprojekten des Instituts. Der Fokus liegt auf der

Entwicklung neuer innovativer und praktisch anwendbarer algorithmischer

Methoden für jedwede relevante bioinformatische Probleme. Unsere

Methoden sind effiziente Algorithmen und Datenstrukturen, Data und Text

Mining, Approximation und Optimierung, maschinelles Lernen, Big Data,

Data Science und Künstliche Intelligenz. Wir arbeiten auch an der

Nutzung biotechnischer Verfahren für

Informationsspeicherung/-verarbeitung und neuartige DNA Computer.

Die Mitarbeiter unterstützen die Lehre in den Bachelor- und

Masterstudiengängen Bioinformatik, die gemeinsam von der LMU und der TU

München angeboten werden.

Voraussetzungen: Abgeschlossenes Hochschulstudium der Bioinformatik. Bei

entsprechendem Studienschwerpunkt eventuell auch verwandter Fächer

(Informatik, Mathematik, Statistik, Physik, Biologie/Biochemie).

Erfahrung in der Hochschullehre ist von Vorteil.

Wir erwarten Begeisterung für die Lehre und die besten Methoden zur

Lösung von Problemen in der Bioinformatik.

Begeisterung für die Lehre heißt aktive Beteiligung an den diversen

Lehrveranstaltungen des Lehrstuhls: Grund- und Mastervorlesungen

Bioinformatik, Bioinformatik (Programmier-) Praktika im 1., 2., 3., 5.

und 7. Fachsemester, Beteiligung an Seminaren, Betreuung von

Bachelor-/Masterarbeiten und von studentischen Hilfskräften.

Begeisterung für die besten Methoden heißt hohe Eigenmotivation zur

Publikation neuer Verfahren der Informatik in kompetitiven Journalen und

Konferenzen der Bioinformatik.

Wir bieten 100% TV-L 13 Stellen an der Ludwig-Maximilians-Universität

München, einer der ältesten Exzellenzuniversitäten in Deutschland,

attraktive Arbeitsplätze in der Münchner Innenstadt, Forschung und Lehre

in einem der größten und etabliertesten Bioinformatikstudiengänge

Deutschlands, modernste Arbeitsplatz und Serverausstattung, flexible

Arbeitszeiten in einer kleinen Arbeitsgruppe und große Freiräume bei der

Wahl der konkreten Forschungsfragestellungen.

Der Beginn der Stellen ist flexibel, bevorzugt zum 1.4.2020

Bewerbungen mit aussagekräftigen Unterlagen bitte an Prof. Dr. Ralf

Zimmer. Nähere Informationen auch von Ralf Zimmer gerne auch per e-mail

(Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!) oder telefonisch.

Prof. Dr. Ralf Zimmer, Lehrstuhl für Prakt. Informatik und Bioinformatik,

Department für Informatik, Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik

Amalienstr. 17, 80333 München

e-mail: Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!

Tel.: 089/2180 4052, 0152/0152 3334

Sekretariat: Frau Franziska Schneider, 089/2180-4050, A 406, 4.Stock

student research assistant (m/f/d)

Details: Veröffentlicht: Mittwoch, 11. März 2020 08:18

Job offer Ref. # 12-20005

The Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung (SGN) is a member of the Leibniz Association and is based in Frankfurt am Main, Germany. LOEWE Centre for Translational Biodiversity Genomics (LOEWE-TBG) is a joint venture of the Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung (SGN), Goethe-University Frankfurt, Justus-Liebig-University Giessen and Fraunhofer Institute for Molecular Biology and Applied Ecology IME aiming to intensify biodiversity genomics in basic and applied research. We will establish a new and taxonomically broad genome collection to study genomic and functional diversity across the tree of life and make genomic resources accessible for societal-demand driven applied research.

For the ‘TEcology’ project led by Dr. Vladimir Kapitonov the Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung and the LOEWE-TBG invite applications for a

student research assistant (m/f/d)

The ‘TEcology’ is a computational genomics project devoted to automatic detection and classification of transposable/mobile elements in the assembled eukaryotic genomes. This is a rare opportunity to start your research career working on a cutting-edge project. As a selected candidate, you will also have an excellent opportunity to start working on your Master Thesis (Bioinformatics/Computational biology) under supervision of Dr. Vladimir Kapitonov (TBG/Senckenberg) and Prof. Dr. Ingo Ebersberger (Goethe-University).

Your profile

· onging master´s course in biology, bioinformatics or a related subjects

· experience in programming (PERL)

· basic understanding of molecular and computational biology, bioinformatics and evolution

· proficient use of the English language

You will work maximum 41 hours per month. The contract shall start as soon as possible and will be limited by December 31^th, 2021. Equally qualified handicapped applicants will be given preference. The place of work is in Frankfurt am Main at the Senckenberg Biodiversity and Climate Research Centre (SBiK-F).

We look forward to your application!

Please send your application, mentioning the reference of this job offer (ref. #12-20005) by March 29^th, 2020 (deadline) by e-mail (attachment in a single pdf document) to Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein! or use our online application form on our homepage www.senckenberg.de.

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