Studentische Hilfskraft (SHK) (gn*) Bioinformatik

Universit; Münster; Remote; EUR 17,000 - 22,000; Part time

Benefits offered by this job

Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice

Bachelor-/Masterarbeit im Projekt

Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten

Vielfältiges Teamangebot

Job summary

Universitätsklinikum Münster sucht eine studentische Hilfskraft (SHK) im Bereich Bioinformatik zur Unterstützung von Projekten rund um maschinelles Lernen und datengetriebene Methoden in der biomedizinischen Forschung. Die Tätigkeit erfolgt in einer interdisziplinären Arbeitsgruppe und bietet Einblicke in aktuelle ML-/Explainable-AI-Methoden.

Sie sind immatrikuliert, programmieren gern in Python und bringen Grundkenntnisse in ML/Deep Learning mit.

Qualifications

• Gültige Immatrikulation in Informatik, Bioinformatik, Data Science oder verwandtem Studiengang.
• Gute Programmierkenntnisse in Python.
• Grundkenntnisse in Machine Learning und/oder Deep Learning.
• Interesse an biologischen Daten, künstlicher Intelligenz und wissenschaftlicher Softwareentwicklung.
• Idealerweise Grundkenntnisse im Umgang mit Git und Linux.
• Strukturierte und sorgfältige Arbeitsweise.
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse.

Responsibilities

• Entwicklung und Automatisierung von Datenverarbeitungs- und Analysepipelines für genomische Daten.
• Unterstützung beim Aufbau und bei der Pflege von Datenbanken sowie bei der Aufbereitung von Trainings- und Testdatensätzen.
• Mitarbeit beim Training und bei der Evaluation von Machine-Learning-Modellen auf Servern.
• Testen von Softwarekomponenten, Analyse von Modellresultaten und Unterstützung bei der Behebung technischer Probleme.
• Mitwirkung an wissenschaftlicher Software im Bereich Machine Learning und Explainable AI.

Skills

Python

Gute Deutschkenntnisse

Gute Englischkenntnisse

Machine Learning

Datenanalyse

Teamarbeit

Education

Gültige Immatrikulation in Informatik, Bioinformatik, Data Science oder verwandtem Studiengang

Tools

Git

Linux

Job description

Studentische Hilfskraft (SHK) (gn*) Bioinformatik 12794 Startdatum der Ausschreibung: 20.10.26

Befristet auf 12 Monate | In Teilzeit mit bis zu 9 Wochenstunden | Vergütung nach Absprache | Institut für Medizinische Informatik

Wir sind das UKM. Wir haben einen klaren gesellschaftlichen Auftrag und mit der Verbindung von Krankenversorgung, Forschung und Lehre eine besondere Verantwortung.

Während Deiner Tätigkeit neben dem Studium im Institut für Medizinische Informatik profitierst Du von individueller Betreuung, attraktiven Rahmenbedingungen und vielen Möglichkeiten zu wachsen und Dich einzubringen. Gemeinsam wollen wir erfolgreich in die Zukunft starten – am besten mit Dir!

In unserer Arbeitsgruppe Algorithmics and Data Visualization beschäftigen wir uns mit maschinellem Lernen und datengetriebenen Methoden zur Bearbeitung biomedizinischer Fragestellungen mit hoher klinischer Relevanz. Im Forschungsprojekt CGRinTime entwickeln wir Machine-Learning-Methoden zur Vorhersage von SARS-CoV-2-Varianten und untersuchen die Zuverlässigkeit der Modelle im zeitlichen Verlauf. Dabei verbindest Du Programmierung, genomische Daten und moderne KI-Methoden und gewinnst Einblicke in die aktuelle biomedizinische Forschung.

VERANTWORTUNGSVOLLE AUFGABEN:

• Entwicklung und Automatisierung von Datenverarbeitungs- und Analysepipelines für genomische Daten
• Unterstützung beim Aufbau und bei der Pflege von Datenbanken sowie bei der Aufbereitung von Trainings- und Testdatensätzen
• Mitarbeit beim Training und bei der Evaluation von Machine-Learning-Modellen auf Servern
• Testen von Softwarekomponenten, Analyse von Modellresultaten und Unterstützung bei der Behebung technischer Probleme
• Mitwirkung an wissenschaftlicher Software im Bereich Machine Learning und Explainable AI

ANFORDERUNGEN:

• Gültige Immatrikulation in Informatik, Bioinformatik, Data Science oder einem verwandten Studiengang
• Gute Programmierkenntnisse in Python
• Grundkenntnisse in Machine Learning und/oder Deep Learning
• Interesse an biologischen Daten, künstlicher Intelligenz und wissenschaftlicher Softwareentwicklung
• Idealerweise Grundkenntnisse im Umgang mit Git und Linux
• Strukturierte und sorgfältige Arbeitsweise
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse

WIR BIETEN:

• Mitarbeit an einem aktuellen Forschungsprojekt an der Schnittstelle von Bioinformatik, künstlicher Intelligenz und Virologie
• Praktische Erfahrung mit modernen Machine-Learning- und Explainable-AI-Methoden
• Persönliche Betreuung und Einarbeitung durch ein interdisziplinäres Team
• Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zum Homeoffice
• Raum für eigene Ideen und die Möglichkeit, eine Bachelor- oder Masterarbeit im Themenbereich des Projekts anzufertigen
• Vielfältige Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten für Deine Entwicklung
• Respektvolles Miteinander und wertschätzende Zusammenarbeit in einem vielfältigen Team
• Zahlreiche Unterstützungs- und Beratungsangebote
• Viele weitere Vorteile wie Sportangebote, Jobticket, Betriebsfeste und Kantine

Rückfragen an: Dr. Hannah Franziska Löchel, [e-mail]

Infos zum Bewerbungsprozess

Chancengleichheit:

Chancengleichheit ist Bestandteil unserer Personalpolitik. Das UKM unterstützt die Vereinbarkeit von Beruf und Familie und ist seit 2010 als familienbewusstes Unternehmen zertifiziert. Es besteht grundsätzlich die Möglichkeit der Teilzeitbeschäftigung. In Bereichen, in denen Frauen unterrepräsentiert sind, werden sie im Rahmen der gesetzlichen Vorschriften bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung im Rahmen der gesetzlichen Vorschriften ebenfalls bevorzugt.

Weitere Hinweise:

• Aufgrund der gesetzlichen Vorgaben des Masernschutzgesetzes ist eine Tätigkeit bei uns nur mit vollständigem Impfschutz gegen Masern möglich.
• Wir behalten uns vor, das Auswahlverfahren zu beenden, sobald eine geeignete Person gefunden wurde.
• Vergütung nach TV-Ärzte. Die Zuordnung zu den Stufen der Entgelttabelle erfolgt unter Berücksichtigung der einschlägigen Berufserfahrung.

Einsatz von Künstlicher Intelligenz:

Die Qualitätssicherung dieser Stellenausschreibung wurde durch KI unterstützt. Erstellung, Prüfung und Freigabe erfolgten durch Mitarbeitende des UKM.

Universitätsklinikum Münster
Albert-Schweitzer-Campus 1 | 48149 Münster | www.ukm.de

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