Post-Doktorand/-in (m/w/d) für den Bereich "Künstliche Intelligenz in der Genomik"

Im Post-Doktorand/-in (m/w/d) für den Bereich "Künstliche Intelligenz in der Genomik" Einsatzort: Zentrum für Humangenetik und Genommedizin Arbeitszeit: 100% der vollen tariflich vereinbarten Arbeitszeit (zzt. 38,5 Std./W.)Befristung: zunächst unter Berücksichtigung des WissZeitVG für 3 Jahre, eine Verlängerung wird angestrebtEinstieg: zum nächstmöglichen ZeitpunktVergütung: EG 13 (TV-L) Projekt: Ziel des Projektes ist die Entwicklung robuster Datenanalyse-Pipelines zur Verarbeitung von multimodalen Gesundheitsdaten. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Implementierung folgender Teilaspekte: ✓ Multimodale Lernansätze: Die Entwicklung von KI-Modellen zur Fusion verschiedenartiger Datentypen (genetische Signatur, klinisches Profil) mit dem Ziel der Identifizierung präziser diagnostischer oder prognostischer Biomarker. ✓ Kohortenanalysen: Durchführung statistisch fundierter Analysen großer Patientenkollektive, um Erkenntnisse über Risikofaktoren und Therapieansätze zu gewinnen. ✓ Data-Engineering: Weiterentwicklung und Optimierung der vorhandenen Datenarchitektur und die Verbesserung des Datenaustauschs zwischen verschiedenen Forschungsgruppen. Große genomische und klinische Datensätze sollen genutzt werden, um: ✓ Genetische Varianten effizient zu klassifizieren ✓ Krankheitsassoziierte Muster zu identifizieren ✓ Die Interpretation von Sequenzdaten (z. B. NGS) zu verbessern ✓ Vorhersagemodelle für genetische Erkrankungen zu entwickeln ✓ Biomarker mit therapeutischer oder prognostischer Relevanz zu identifizieren Die Arbeit erfolgt in enger Zusammenarbeit mit klinischen und molekulargenetischen Arbeitsgruppen und trägt zur Weiterentwicklung personalisierter Medizin bei. Aufgaben: ✓ Entwicklung, Implementierung und Evaluation von Machine-Learning-Algorithmen (z.B. Deep Learning, Klassifikationsmodelle, Agentensysteme etc.) ✓ Analyse und Integration komplexer genomischer Datensätze ✓ Datenaufbereitung und - visualisierung ✓ Teilnahme an wissenschaftlichen Konferenzen ✓ Mitwirkung an Drittmittelprojekten Profil: ✓ Abgeschlossenes naturwissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master oder vergleichbar) in Bioinformatik, Informatik, Biologie, Molekularbiologie, Biochemie oder verwandte Disziplinen sowie abgeschlossene Promotion ✓ Solide Kenntnisse in Machine Learning / Statistik ✓ Sicherer Umgang mit gängigen Programmiersprachen, insbesondere Python ✓ Erfahrung im Umgang mit klinischen oder biomedizinischen Datensätzen ✓ Erfahrung im Aufsetzen und Verwalten von relationalen Datenbanken ✓ Grundverständnis genomischer Datenanalysen ✓ Wünschenswert: ✓ Wissenschaftliches Interesse an Humangenetik ✓ Erfahrung mit Deep Learning Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch) ✓ Erfahrung mit LLM-Frameworks und Orchestrierungssystemen (z. B. LangChain oder vergleichbare Frameworks) ✓ Erfahrung mit Basismodellen und deren Anwendungen und Anpassungen (Fine-Tuning, Prompt Engineering, Parameter-efficient tuning wie LoRA/Adapters) ✓ Kenntnisse in Next-Generation Sequencing (NGS) Datenanalyse ✓ Erfahrung im High Performance Computing (HPC) Bereich ✓ Analytisches und strukturiertes Denkvermögen ✓ Hohe Motivation, teamorientiertes Arbeiten in einem interdisziplinären Umfeld ✓ Eigeninitiative sowie Einsatzbereitschaft, Organisation und Zuverlässigkeit ✓ Kreativität bei der Lösung komplexer Fragestellungen Warum Sie sich für uns entscheiden sollten? Wir bieten… ✓ 30 Tage Urlaub/Jahr bei Vollzeitbeschäftigung ✓ Mitarbeitende werben Mitarbeitende für verschiedene Berufsgruppen / Prämie von 3.000 Euro ✓ Überdurchschnittliche betriebliche Altersversorgung der VBL ✓ Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten ✓ Entspannter Arbeitsweg - vergünstigtes ÖPNV-Ticket oder Parkplatz sowie Möglichkeit der Teilnahme an der GoFlux App ✓ Familienfreundliche Unternehme...(Lesen Sie die vollständige Jobbeschreibung auf der Seite des Partners)