Fellow postdoctoral (M / F / D), Hôpital universitaire Essen, Allemagne

Fellow postdoctoral (M / F / D): L’hôpital universitaire Essen cherche un boursier postdoctoral très motivé à rejoindre le Département d’hématologie et de transplantation de cellules souches. Le candidat retenu contribuera à des recherches de pointe en biologie informatique, signatures génomiques et modèles prédictifs dirigés par l’IA.

Désignation: Fellow postdoctoral (grade de paie: par exemple 13 TV-L)
Zone de recherche: Génomique informatique, bioinformatique, IA / Deep Learning
Emplacement: Hôpital universitaire Essen, Allemagne

Éligibilité / qualification:

• doctorat dans bioinformatique, biologie informatique ou domaine connexe
• Mesure dans les systèmes d’exploitation basés sur Linux / Unix et les systèmes HPC à l’aide de Slurm
• Strongs compétences en programmation en R et / ou Python
• L’expérience avec les cadres AI / Deep Learning (par exemple, Tensorflow, Pytorch) est hautement souhaitable
• Familiarité avec les outils de gestion du flux de travail tels que Snakemake et / ou NextFlow
• Mesure en codage, contrôle de version avec GIT et documentation de script approfondie
• Expérience dans l’analyse des données de séquençage, y compris l’alignement des séquences, le contrôle de la qualité, les appels de variantes et l’analyse de signature du numéro mutationnel / copie
• Solide compréhension de la biologie du cancer et de la génomique du cancer
• Capacité démontrée à publier une recherche scientifique de haute qualité
• Solides compétences en écriture et en communication scientifiques en anglais

Description de l’emploi:

Dans le cadre du projet de recherche, le candidat sera:

• Développer et appliquer des méthodes de calcul pour analyser les signatures génomiques, y compris les signatures de nombres mutationnelles et de copie
• Intégrez les informations informatiques aux méthodologies AI / Deep Learning pour créer des modèles prédictifs pour les réponses thérapeutiques et les résultats pour les patients
• Effectuer une analyse informatique des ensembles de données génomiques à grande échelle
• Traiter les données de séquençage brutes (séquençage du génome entier et séquençage d’ARN un seul noyau) en utilisant des pipelines de calcul établis
• Contribuer aux publications scientifiques et présenter les résultats lors de réunions internes et externes
• Aider à générer des données préliminaires et à obtenir un financement tiers

Ce que nous proposons:

• Opportunité de travailler avec des méthodes de pointe pour le séquençage longitudinal, à plusieurs niveaux et à cellule unique
• Accès à des ensembles de données de haute qualité, notamment Glass, HMF, ICGC-PCAWG et AACR-Genie
• Collaboration avec le groupe Emmy Noether «Pathologie informatique» et l’Institut pour l’IA en médecine
• Formation complète sur les méthodes de calcul avancées et l’IA
• Un emploi sécurisé dans la fonction publique de NRW avec un paiement équitable par accord TV-L
• 30 jours de vacances par an (poste à temps plein)
• Culture d’entreprise familiale, y compris la garderie et les services de soutien aux employés
• Large gamme de formation, de gestion de la santé et d’avantages marginaux attrayants

Comment postuler:

Les candidats intéressés doivent postuler en ligne via le lien suivant: Postuler maintenant.
Pour plus d’informations, contactez le Dr Med. Dr Rer. Nat. Emre Kocakavuk par téléphone: +49 201 / 723-3136 ou e-mail: [email protected].

Dernière date pour postuler: Veuillez vous référer à l’annonce d’emploi en ligne pour les délais de candidature.

Notes supplémentaires:

• Le poste est également disponible pour un emploi à temps partiel.
• Les femmes scientifiques sont encouragées à postuler.
• Les candidats handicapés recevront une considération préférentielle en cas de qualification équivalente.
• Un certificat conformément à la loi sur la protection contre les infections §23A (IFSG) concernant la vaccination / serostat de la rougeole est requis.
• Tous les documents soumis seront gérés en toute sécurité conformément aux réglementations de protection des données.

Lien

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