Postdoktorat in Biomedical Deep Learning mit Genomik-Daten

Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf | UKEHamburg, DE Full Timewith working experience3 weeks ago

Arbeiten am Puls der Zeit. In einem komprimierten Kosmos, der sich ständig wandelt. Einem Umfeld, in dem Sie selbst viel bewirken können. Weil es Ihnen Freiräume lässt, neu zu denken und Dinge zu verändern.

Das Institut für Medizinische Systembiologie am Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf konzentriert sich auf die Entwicklung und den Einsatz von KI-Lösungen für biomedizinische Daten. Es ist Gründungsmitglied des bAIome (Zentrum für biomedizinische KI, www.baiome.org), das es sich zum Ziel gemacht hat, Softwarelösungen der nächsten Generation in die Klinik zu bringen. Aktuell bieten wir Stellen für Postdoktorand:innen im Bereich Deep Learning mit Genomdaten an und suchen zur Ergänzung unseres lebendigen und enthusiastischen Teams hochmotivierte Forschende. Eingebettet in unsere KI-Gruppe wird die/der erfolgreiche Kandidat:in modernste Deep-Learning-basierte Algorithmen entwickeln und auf eine Vielzahl von Problemen anwenden. Die Gruppe hat ein herausragendes Forschungsprofil in der Entwicklung neuartiger Deep-Learning-Architekturen (z. B. GANs, Auto-Encoder) zur Modellierung, Integration und Simulation unbeobachteter medizinischer Prozesse mit Hilfe von Genomik-Daten. Von der/dem Kandidat:in wird erwartet, dass sie / er seine eigenen Forschungsinteressen verfolgt, aber auch Initiative zeigt, das bestehende Forschungsprofil des Teams weiterzuentwickeln.

Diese Position kann auch in Teilzeit besetzt werden.

Darauf freuen wir uns

  • Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium und Promotion in Mathematik, Informatik, Bioinformatik oder verwandten Gebieten
  • Veröffentlichungen in hochrangigen Fachzeitschriften oder Konferenzen im Bereich Machine and Deep Learning
  • Erfahrung in mindestens einem der folgenden Bereiche: Generative Modellierung, Domain Adaptation, multimodale Datenintegration, Expressionsdaten
  • Kenntnisse in Python, ML-Stack (Tensorflow oder Pytorch, Docker, Git) und Linux-Umgebungen
  • Gute Kommunikationsfähigkeiten, fließende Englischkenntnisse und hohe Motivation mit Interesse, in einem interdisziplinären Team aus Machine Learning, Bioinformatik und Medizin zu arbeiten
  • Erfahrung im Schreiben von Förderanträgen und mit agiler Methodik wäre von Vorteil

Das bieten wir

  • Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium und Promotion in Mathematik, Informatik, Bioinformatik oder verwandten Gebieten
  • Veröffentlichungen in hochrangigen Fachzeitschriften oder Konferenzen im Bereich Machine and Deep Learning
  • Erfahrung in mindestens einem der folgenden Bereiche: Generative Modellierung, Domain Adaptation, multimodale Datenintegration, Expressionsdaten
  • Kenntnisse in Python, ML-Stack (Tensorflow oder Pytorch, Docker, Git) und Linux-Umgebungen
  • Gute Kommunikationsfähigkeiten, fließende Englischkenntnisse und hohe Motivation mit Interesse, in einem interdisziplinären Team aus Machine Learning, Bioinformatik und Medizin zu arbeiten
  • Erfahrung im Schreiben von Förderanträgen und mit agiler Methodik wäre von Vorteil
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