Doktorand/-in (w/m/d) für den Bereich \"Machine Learning\"

Uniklinik RWTH Aachen; Aachen; Vor Ort; EUR 32.000 - 52.000; Teilzeit

Benefits dieser Stelle

30 Tage Urlaub/Jahr

Prämie 3.000 €

Betriebliche Altersversorgung

Zusammenfassung

Uniklinik RWTH Aachen sucht eine Doktorandin/ einen Doktoranden (w/m/d) im Bereich Machine Learning für das Translational Genomics/ Clinical AI in der Humangenetik. Die Stelle ist zu 65% der vollen Arbeitszeit und befristet auf 3 Jahre gemäß WissZeitVG.

Einstieg zum nächstmöglichen Zeitpunkt; Vergütung EG 13 (TV-L) erwartet. Zu den Aufgaben gehören die Entwicklung eines Literatur Recherche Systems, ML-Algorithmen, Datenaufbereitung, Visualisierung und die Zusammenarbeit im interdisziplinären

Qualifikationen

• Ausgeprägte Kenntnisse in Machine Learning/Statistik.
• Sicherer Umgang mit gängigen Programmiersprachen, insbesondere Python.
• Fundierte Motivation für Humangenetik und molekulare Medizin.
• Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks (TensorFlow/PyTorch).
• Erfahrung mit LLM-Frameworks und Orchestrierungssystemen.

Aufgaben

• Entwicklung eines Literatur Recherche Systems zur klinischen Bewertung genetischer Daten.
• Entwicklung, Implementierung und Evaluation von ML-Algorithmen.
• Analyse/genomische Datensätze und deren Visualisierung.
• Zusammenarbeit im interdisziplinären Team.
• Teilnahme an wissenschaftlichen Konferenzen und Drittmittelprojekten.

Kenntnisse

Machine Learning

Statistik

Python

Deep Learning

LLM-Frameworks

Teamarbeit

Ausbildung

Hochschulabschluss in Bioinformatik/ Informatik/ Biologie/ Molekularbiologie

Tools

TensorFlow

PyTorch

LangChain

Adapters/LoRA

Jobbeschreibung

Im Doktorand/-in (w/m/d) für den Bereich "Machine Learning" Einsatzort: Zentrum für Humangenetik und Genommedizin -Translational Genomics / Clinical AI- Arbeitszeit: 65% 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)

Aufgaben:

• Entwicklung eines Literatur Recherche Systems zur verbesserten Bewertung genetischer Daten im klinischen Kontext und direkter Zielsetzung einer Empfehlung einer personalsierten Therapieoption.
• Entwicklung, Implementierung und Evaluation von Machine-Learning-Algorithmen (z. B. Deep Learning, Klassifikationsmodelle, Agentensysteme etc.)
• Analyse und Intergration komplexer genomischer Datensätze
• Datenaufbereitung und Visualisierung
• Zusammenarbeit im interdisziplinären Team
• Teilnahme an wissenschaftlichen Konferenzen
• Mitwirkung an Drittmittelprojekten

Profil:

• Abgeschlossenes naturwissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master oder vergleichbar) in Bioinformatik, Informatik, Biologie, Molekularbiologie, Biochemie oder verwandte Disziplinen
• Solide Kenntnisse in Machine Learning /Statistik
• Sicherer Umgang mit gängigen Programmiersprachen, insbesondere Python
• Wünschenswert:
• Grundverständnis genomischer Datensätze
• Wissenschaftliches Interesse an der Humangenetik und molekularen Medizin
• Erfahrung mit Deep Learning Frameworks (z. B. TensorFlow, Py Torch)
• Erfahrung mit LLM-Frameworks und Orchestrierungssystemen (z. B. LangChain oder vergleichbaren Frameworks)
• Erfahrung mit Basismodellen und deren Anwendungen und Anpassungen (Fine-Tuning, Prompt Engineering, Parameter-efficient tuning wie LoRA/Adapters)
• Kenntnisse in Next-Generation Sequencing (BGS) Datenanalyse
• Erfahrung im Umgang mit klinischen und biomedizinischen Datensätzen
• Hohe Motivation, teamorientiertes Arbeiten in einem interdisziplinärem Umfeld
• Eigeninitiative sowie Kreativität bei der Lösung komplexer Fragestellungen
• Einsatzbereitschaft, Organisationsgeschick und Zuverlässigkeit

Warum Sie sich für uns entscheiden sollten?

• 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 Unternehmenskultur
• Betriebskindergarten, Kinderland
• flexible Arbeitszeitmodelle sowie
• vielfältige Beratungs- und Unterstützungsangebote zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie durch die Personalbetreuung
• Eine Onboarding-App für neue Mitarbeitende
• Fit und Gesund von Gesundheitsförderung bis Hochschulsport wir haben alles für Sie

Unser stressfreier Bewerbungsprozess:

1. Schritt 1: Schnell und einfach bewerben mit oder ohne Lebenslauf.
2. Schritt 2: Wir nehmen Kontakt auf und besprechen, ob wir noch weitere Unterlagen benötigen.
3. Schritt 3: Im persönlichen Gespräch lernen wir uns gegenseitig kennen.
4. Schritt 4: Wir haben ein Match dann kommt das Vertragsangebot!
5. Schritt 5: Nach der Unterschrift starten wir mit dem Onboarding und organisieren alles für den ersten Arbeitstag.

Es gibt noch offene Fragen? Gerne trotzdem bewerben!

Wir beantworten alle Fragen in einem persönlichen Gespräch.

Wir freuen uns!