Bioinformatik-Projektmitarbeiter: Digitale Pathologie & ML

Johannes Kepler Universität Linz; Linz; On-site; EUR 38,000 - 46,000; Full time

Benefits offered by this job

Stabile Arbeitgeberin

Attraktiver Campus und Verkehrsan Bind

Bildungschancen und moderne Forschungs

Dynamisches Forschungsumfeld

Job summary

Die Johannes Kepler Universität Linz sucht eine*n wissenschaftliche*n Projektmitarbeiter*in mit Diplom/Master im Beschäftigungsausmaß von 30 Wochenstunden. Das Projekt analysiert Immuntherapie-Reaktionen bei MSI-Tumoren mit Multi-Omics, Spatial Transcriptomics und computergestützter Pathologie.

Sie entwickeln robuste Bioinformatik- und Biostatistik-Pipelines, integrieren RNA-/Protein-/Bilddaten, führen QC durch und setzen ML-/DL-Modelle in der digitalen Pathologie ein.

Qualifications

• Abgeschlossenes Diplom- oder Masterstudium in Informatik, Lebenswissenschaften, Medizin oder verwandtem Fachgebiet.
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Bioinformatik, Statistik und Computational Pathology.
• Erfahrung mit ML/DL für Bildanalyse oder Omics-Integration; GPU-Rechnen von Vorteil.
• Englischkenntnisse mind. B2, Deutschgrundkenntnisse empfohlen.

Responsibilities

• Entwicklung von Bioinformatik- und Biostatistik-Pipelines für räumliche Transkriptomik.
• Integration und Analyse von RNA-, Protein- und Bilddaten; QC und Normalisierung.
• Leitung von ML/DL-Ansätzen für digitale Pathologie; Erweiterung von Workflows.
• Zusammenarbeit in internationalem Netzwerk und Mitwirkung an Lehrveranstaltungen.

Skills

Bioinformatik

Statistik

Computational Pathology

Machine Learning

Python

Education

Diplom- oder Masterstudium in Informatik oder Lebenswissenschaften

Tools

QuPath

Python

Job description

Die Johannes Kepler Universität Linz sucht eine*n wissenschaftliche*n Projektmitarbeiter*in mit Diplom/Master im Beschäftigungsausmaß von 30 Wochenstunden. Das Projekt analysiert Immuntherapie-Reaktionen bei MSI-Tumoren mit Multi-Omics, Spatial Transcriptomics und computergestützter Pathologie.

Sie entwickeln robuste Bioinformatik- und Biostatistik-Pipelines, integrieren RNA-/Protein-/Bilddaten, führen QC durch und setzen ML-/DL-Modelle in der digitalen Pathologie ein.