Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in , PhD Student (m/w/d) am Institut für Computational Genomic Medicine

Summary

Über die Goethe-Universität Die Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main ist mit etwa 41.000 Studierenden und rund 7.000 Beschäftigten eine der größten Hochschulen in Deutschland. 1914 von Frankfurter Bürgern gegründet und seit 2008 wieder in der Rechtsform einer Stiftung verfügt die Goethe-Universität über ein hohes Maß an Autonomie, fachlicher Vielfalt und Innovationsfähigkeit. Als Volluniversität bietet die Goethe-Universität an derzeit fünf Standorten 159 Studiengänge in 16 Fachbereichen an, besitzt eine herausragende Forschungs- und Drittmittelstärke und ist in vielfältigen Interaktionen durch ihre Wissenschaftler*innen eng mit der Gesellschaft verknüpft. Darüber hinaus ist die Goethe-Universität innerhalb des Verbundes der Rhein-Main-Universitäten (RMU) eingebettet. Über unseren Bereich Am Institut für Computational Genomic Medicine in der Gruppe von Prof. Dr. Marcel Schulz (https://cgm.uni-frankfurt.de) ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Position als Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in , PhD Student (m/w/d) (E13 TV-G-U, 65 %-Teilzeit) befristet für drei Jahre (mit der Option auf Verlängerung) zu besetzen. Wir bieten: • strukturiertes Training und Supervision mit der Möglichkeit, eine autonome Planung und Durchführung von Experimenten zu entwickeln. • interessante und hochrelevante Forschungsprojekte. • ein breites Methodenspektrum, vielfältige Projekte im Rahmen von verschiedenen nationalen und internationalen Kooperationen • ein abwechslungsreiches, kreatives Forschungsumfeld und eine sehr gute Ausstattung • einen attraktiven Tarifvertrag (TV-G-U) und betriebliche Altersvorsorge • die Stelle ist generell teilbar mit Fokus auf einzelne Aufgabengebiete Ihre Aufgaben • Mitarbeit im Projekt „Entwicklung neuer Verfahren für die Vorhersage und Analyse von RNA-DNA-Interaktionen“, in dem neue Methoden des Maschinellen Lernens für unterschiedliche Fragestellungen unter Einbeziehung von genetischen, epigenomischen und RNA-Interaktionsdaten entwickelt werden sollen. • Entwicklung von neuen KI-Komponenten für Anwendungen in der personalisierten Medizin • Veröffentlichung wissenschaftlicher Publikationen für Fachjournale • Teilnahme an nationalen und internationalen Konferenzen und Mitarbeit in Forschungsnetzwerken Ihr Profil/Einstellungsvoraussetzungen Allgemeine und technische Anforderungen: • abgeschlossenes Hochschulstudium (Master) mit Schwerpunkt Bioinformatik oder Informatik • gute Programmierkenntnisse in C++, Rust oder einer Skriptsprache wie Python • Erfahrung in der Anwendung von Methoden des Maschinellen Lernens ist wünschenswert • Erfahrung in der Analyse von NGS-Daten ist wünschenswert • Organisations- und Teamfähigkeit, Flexibilität, Aufgeschlossenheit, Kommunikationsfähigkeit • sehr gute Englischkenntnisse