Computational Biologist (m/w/d) - Genome Editing Trait Discovery (Bioinformatiker/in)

Remotely; Einbeck; Vor Ort; EUR 90.000 - 120.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Betriebliche Altersvorsorge

Homeoffice nach Vereinbarung

Kinderbetreuungszuschuss

Firmenfahrrad

Zusammenfassung

KWS SAAT SE & Co. KGaA sucht einen Computational Biologist (m/w/d) im Bereich Genome Editing Trait Discovery am Hauptsitz in Einbeck.

Sie identifizieren Kandidatengene und priorisieren sie für Genome-Editing-Anwendungen und verbinden Biologie mit datengetriebenen Methoden. Sie arbeiten mit Multi-Omics-Datensätzen, nutzen Data-Mining- und KI-gestützte Ansätze und unterstützen Projekte in Trait Discovery, Breeding Technology Applications und weiteren F&E-Bereichen.

Qualifikationen

• Promotion (PhD) in Computational Biology, Bioinformatik, Pflanzenwissenschaften, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung.
• Mehrjährige Erfahrung in Analyse und Interpretation umfangreicher biologischer Datensätze (Genomik, Transkriptomik, Proteomik).
• Nachgewiesene Expertise in Data-Mining-, Machine-Learning- oder KI-Methoden zur Identifizierung von Kandidatengen.
• Gutes Verständnis von Pflanzenbiologie, Genetik, Genome Editing oder Trait-Entwicklung.

Aufgaben

• Entwicklung, Validierung und Umsetzung KI-gestützter Ansätze zur Identifizierung von Kandidatengenen.
• Analyse, Integration und Interpretation komplexer Multi-Omics-Datensätze zur Trait-Entwicklung.
• Unterstützung von Forschungsprojekten und Stakeholdern aus Trait Discovery und Breeding Technology.
• Wissenschaftliche Schnittstelle zwischen Biologie, Züchtung, Bioinformatik und Data Science.
• Bewertung neuer Technologien zur Steigerung von Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Wirkung der Trait Discovery.
• Möglichkeit, eigenständige Projekte zu Kandidatengen-Ranking und Knowledge-Discovery zu entwickeln und zu leiten.
• Zusammenarbeit mit Data-Science-Teams zur Umsetzung in skalierbare Workflows und Plattformen.

Kenntnisse

Python

R

Data Mining

Machine Learning

Teamwork

Stakeholder Management

Englisch (fließend)

Ausbildung

PhD in Computational Biology / Bioinformatics

Tools

Python

R

Workflow-Management-Systeme

Jobbeschreibung

Bei KWS treiben wir die Entdeckung und Entwicklung innovativer Pflanzenmerkmale voran, um die Herausforderungen einer nachhaltigeren und produktiveren Landwirtschaft zu bewältigen. Als Computational Biologist (m/w/d) -- Genome Editing Trait Discovery übernehmen Sie eine zentrale Rolle bei der Identifizierung und Priorisierung von Kandidatengenen für Genome-Editing-Anwendungen. Dabei verbinden Sie biologisches Fachwissen mit modernen datengetriebenen und computergestützten Methoden.

Als Teil unseres Gene Nomination Teams agieren Sie an der Schnittstelle von Biologie, Pflanzenzüchtung, Bioinformatik und Data Science. Sie tragen dazu bei, komplexe Multi-Omics-Datensätze in wertvolle Erkenntnisse zu überführen und innovative Ansätze, darunter Data-Mining- und KI-gestützte Methoden, für die Identifizierung von Kandidatengenen zu entwickeln.

Diese Stelle ist in Vollzeit und unbefristet am Hauptsitz der KWS SAAT SE & Co. KGaA in Einbeck, Deutschland, zu besetzen.

Ihre Aufgaben

• Sie bringen Ihre biologische Expertise in die Entwicklung, Validierung und Umsetzung KI-gestützter Ansätze zur Identifizierung von Kandidatengenen ein.
• Sie analysieren, integrieren und interpretieren komplexe Multi-Omics-Datensätze, um die Suche nach Kandidatengenen zur Trait-Entwicklung zu unterstützen.
• Sie unterstützen Forschungsprojekte und Stakeholder aus Trait Discovery, Breeding Technology Applications und weiteren F&E-Bereichen mit Ihrem Fachwissen in Computational Biology.
• Sie fungieren als wissenschaftliche Schnittstelle zwischen Biologie, Züchtung, Bioinformatik und Data Science und übersetzen biologische Fragestellungen in datenbasierte Lösungsansätze.
• Sie bewerten innovative Technologien und moderne computergestützte Methoden, um Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Wirkung der Trait Discovery weiter zu steigern.
• Es besteht die Möglichkeit, eigene wissenschaftliche Projekte in den Bereichen Kandidatengen-Ranking, Knowledge-Discovery-Plattformen und Data Mining zu entwickeln und zu leiten.
• Sie arbeiten eng mit Data-Science-Teams zusammen, um neue Ansätze in skalierbare, benutzerfreundliche Workflows und Plattformen zu überführen.

Bringen Sie Ihr Potenzial ein

• Promotion (PhD) in Computational Biology, Bioinformatik, Pflanzenwissenschaften, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung.
• Mehrjährige Erfahrung in der Analyse und Interpretation umfangreicher biologischer Datensätze, beispielsweise aus Genomik, Transkriptomik, Proteomik oder anderen Omics-Bereichen.
• Nachgewiesene Expertise in der Anwendung von Data-Mining-, Machine-Learning- und/oder KI-gestützten Methoden zur Identifizierung und Priorisierung von Kandidatengenen.
• Gutes Verständnis von Pflanzenbiologie, Pflanzenzüchtung, Genetik, Genome Editing oder Prozessen der Trait-Entwicklung.
• Erfahrung in der Leitung wissenschaftlicher Projekte ist von Vorteil.
• Sicherer Umgang mit Programmiersprachen und Werkzeugen für die wissenschaftliche Datenanalyse, beispielsweise Python, R oder Workflow-Management-Systemen.
• Unternehmerisches Denken, Innovationsfreude und die Fähigkeit, wissenschaftliche Herausforderungen in kreative Lösungen zu übersetzen.
• Ausgeprägte Fähigkeit zur Zusammenarbeit und Einflussnahme in interdisziplinären Teams innerhalb einer Matrixorganisation.
• Hervorragende Kommunikations- und Stakeholder-Management-Kompetenzen.
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Deutschkenntnisse sind von Vorteil.

Unser Angebot

• Als familiengeführtes Unternehmen leben wir mit den Werten Nähe, Verlässlichkeit, Weitblick und Unabhängigkeit - eine Kultur, die auch in der Praxis gelebt wird, z.B. durch eine offene und freundliche Arbeitsatmosphäre.
• Frei nach dem Motto: „Make yourself grow!" fördern wir die individuelle berufliche und persönliche Weiterentwicklung.
• Wir schaffen das richtige Umfeld für Sie: Vermögenswirksame Leistungen, betriebliche Altersvorsorge, Weihnachts- und Urlaubsgeld, Zuschuss zur Kinderbetreuung, Firmenfahrrad.

Gestalten Sie Ihre Karriere mit KWS und wachsen Sie mit uns!

Homeoffice:
Umfang: Nach Vereinbarung