Translational Scientist in Proteomics and lymphoma research 100%

Jobup

Zürich

Vor Ort

CHF 90.000 - 130.000

Vollzeit

Vor 6 Tagen
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Benefits dieser Stelle

Bourses CCCZ
Laboratoires équipés
Projet interdisciplinaire
Réseau académiqe et clinique

Zusammenfassung

Université de Zurich recrute un chercheur translationnel passionné pour un projet collaboratif au Centre de Protéomique de Précision, Davos, sous la supervision des professeurs Messner et Zenz. Le poste est rattaché au Programme d Excellence 2027 du CCCZ et au projet PRO-LYMPH sur le lymphome.

Vous mènera des recherches translationnelles, manipulerez des échantillons cliniques et utiliserez la spectrométrie de masse, avec analyses statistiques et apprentissage automatique pour définir mécanismes

Qualifikationen

  • Doctorat et expérience de recherche pertinente
  • Expérience en spectrométrie de masse et protéomique souhaitée
  • Connaissances en statistiques et apprentissage automatique
  • Compétences en programmation R et/ou Python
  • Expérience en travail sur des échantillons cliniques ou biologiques

Aufgaben

  • Mener des recherches translationnelles à l interface oncologie-protéomique
  • Travailler avec des échantillons primaires de patients
  • Réaliser des mesures par spectrométrie de masse
  • Appliquer des méthodes statistiques et apprentissage automatique pour identifier mécanismes de réponse et biomarqueurs

Kenntnisse

Masse spectrométrie
Protéomique
Statistiques & ML
R/Python
Culture cellulaire
Indépendant
Communication
Science translationnelle

Ausbildung

Doctorat
Expérience de recherche

Tools

R
Python

Jobbeschreibung

Début de l'emploi : au plus tard le 1er janvier 2027

Nous recherchons un chercheur translationnel enthousiaste et hautement motivé pour rejoindre un projet de recherche collaboratif à l'Université de Zurich. Le projet est conjointement dirigé par le Prof. Christoph Messner au Centre de Protéomique de Précision à Davos et le Prof. Dr. med. Thorsten Zenz au Département d'Oncologie Médicale et d'Hématologie, Hôpital universitaire de Zurich. Le poste sera basé au Centre de Protéomique de Précision à Davos (SIAF, Campus Médecine Davos).

Le candidat retenu rejoindra le Programme d'Excellence 2027 du Comprehensive Cancer Center Zurich (CCCZ) en tant que boursier translationnel travaillant sur le projet PRO-LYMPH : Profilage Protéomique Fonctionnel des Réponses aux Médicaments dans le Lymphome pour l'Oncologie de Précision.

Rôle et Responsabilités
  • Mener des recherches translationnelles à l'interface de l'oncologie et de la protéomique
  • Travailler avec des échantillons primaires de patients
  • Réaliser des mesures par spectrométrie de masse
  • Appliquer des méthodes statistiques et des approches d'apprentissage automatique pour identifier les mécanismes de réponse, les biomarqueurs et les sous-groupes de patients
Votre Profil

Doctorat et expérience de recherche pertinente

Expérience dans plusieurs des domaines suivants :

  • Spectrométrie de masse
  • Protéomique
  • Statistiques et apprentissage automatique
  • Programmation en R et/ou Python
  • Travail en culture cellulaire
  • Style de travail indépendant, structuré et fiable, avec un esprit collaboratif
  • Excellentes compétences en communication, avec la capacité de s'aligner avec les parties prenantes et de gérer efficacement le temps et les projets
  • Intérêt pour la science translationnelle et le transfert de technologie
  • Esprit entrepreneurial est un plus
Nous Offrons
  • Faire partie du Programme de Bourses CCCZ
  • Un environnement scientifique stimulant dans des laboratoires nouvellement équipés avec des instruments à la pointe de la technologie
  • L'opportunité de travailler sur un projet hautement interdisciplinaire et translationnel avec une pertinence clinique directe
  • Intégration dans un réseau dynamique et collaboratif de partenaires académiques et cliniques de premier plan
  • Un lieu de travail entouré de montagnes et de nature, où vous pouvez équilibrer votre carrière académique avec des activités de plein air
Mots-clés

Protéomique, oncologie, lymphome, échantillons cliniques, apprentissage automatique, biomarqueurs, spectrométrie de masse

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