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Die Goethe-Universität Frankfurt am Main ist mit etwa 48.000 Studierenden und rund 5.000 Beschäftigten eine der größten Hochschulen Deutschlands. Gegründet im Jahr 1914 von Frankfurter Bürgern und seit 2008 als Stiftung geführt, zeichnet sich die Universität durch hohe Eigenständigkeit, Modernität und fachliche Vielfalt aus. An fünf Standorten werden in 16 Fachbereichen über 150 Studiengänge angeboten. Die Universität hat eine starke Forschung und Drittmittelakquise und ist durch ihre Wissenschaftler*innen eng mit der Gesellschaft vernetzt. Sie ist Teil des Rhein-Main-Universitäten-Verbundes (RMU).

Am   in der Gruppe von   () ist zum 01.11.2024 eine Stelle als

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in PhD Student (m/w/d)
(E13 TV-G-U, 65%)

zu besetzen. Die Stelle ist zunächst auf zwei Jahre befristet (§14 Abs. 1 TzBfG) mit Option auf Verlängerung. Die Befristung richtet sich nach dem Wissenschaftszeitvertragsgesetz in Verbindung mit dem Hessischen Hochschulgesetz. Die Eingruppierung richtet sich nach den Tätigkeitsmerkmalen des für die Goethe-Universität geltenden Tarifvertrages (TV-G-U).

Aufgaben:

• Mitarbeit im Projekt „Analyse hochdimensionaler Daten zur Vorhersage der Genregulation im Kontext von Herz-Kreislauf-Erkrankungen“, im Besonderen Anwendung von Methoden des Maschinellen Lernens für die Vorhersage von Aspekten der Genregulation oder Modellierung von Heterogenität in single cell und spatial transcriptomics Daten.
• Entwicklung von Machine Learning Methoden für die Vorhersage von transkriptioneller Regulation auf Grundlage verschiedener OMICs-Daten
• Veröffentlichung wissenschaftlicher Publikationen für Fachjournale
• Teilnahme an nationalen und internationalen Konferenzen und Mitarbeit in Forschungsnetzwerken

Allgemeine und technische Anforderungen:

• abgeschlossenes Hochschulstudium (Master) in der Bioinformatik oder Informatik
• gute Programmierkenntnisse in C++, Rust oder einer Skriptsprache wie Python
• Erfahrungen in der Anwendung von Methoden des Maschinellen Lernens sind wünschenswert
• Erfahrungen in der Analyse von NGS-Daten sind wünschenswert
• Organisations- und Teamfähigkeit, Flexibilität, Aufgeschlossenheit, Kommunikationsfähigkeit
• sehr gute Englischkenntnisse

Wir bieten:

• Strukturiertes Training und Supervision mit der Möglichkeit zur eigenständigen Planung und Durchführung von Experimenten
• Interessante und hochrelevante Forschungsprojekte
• Ein breites Methodenspektrum und vielfältige Projekte
• Ein abwechslungsreiches und kreatives Forschungsumfeld mit sehr guter Ausstattung
• Einen attraktiven Tarifvertrag (TV-G-U) und betriebliche Altersvorsorge
• Das LandesTicket Hessen zur kostenfreien Nutzung des ÖPNV in Hessen

Wir suchen hochmotivierte, neugierige und interaktive Kandidaten für unser interdisziplinäres Team. Neben einer sehr guten Ausstattung bieten wir hervorragende Fortbildungsmöglichkeiten und ein kreatives Forschungsumfeld.

Werden Sie ein Teil unseres Teams!

Nutzen Sie die Gelegenheit und bewerben Sie sich mit Ihren Unterlagen (Lebenslauf, Motivationsschreiben, Qualifikationen und Ausbildungsnachweise) zusammengefasst in einem PDF-Dokument sowie einem möglichen Startdatum an Prof. Dr. Marcel Schulz (vorzugsweise per E-Mail: sekretariat-schulzlab@uni-frankfurt.de) oder an das Institut für Computational Genomic Medicine, Haus 26, 4.OG, Goethe-Universität Frankfurt, Theodor-Stern-Kai 7, 60590 Frankfurt am Main. Bitte senden Sie keine Originale ein, da die Bewerbungsunterlagen nicht zurückgeschickt werden. Fahrt- und Bewerbungskosten können nicht erstattet werden. Die Goethe-Universität strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an und fordert daher besonders Frauen zur Bewerbung auf. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung und Befähigung bevorzugt berücksichtigt."