Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in - Bioinformatik 25/Sa33

NOVA Innovationscampus; Greifswald; Vor Ort; EUR 50.000 - 65.000; Teilzeit

Zusammenfassung

Eine Forschungsinstitution in Greifswald sucht eine*n wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in in der Bioinformatik. Die Stelle bietet die Möglichkeit zur Promotion und umfasst das Design und die Implementierung von Deep-Learning-Methoden. Der erfolgreiche Kandidat*in sollte einen Master-Abschluss in Bioinformatik oder einem verwandten Fachgebiet sowie Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python und TensorFlow mitbringen. Der Einstieg erfolgt voraussichtlich ab Februar 2026, befristet für drei Jahre.

Qualifikationen

• Master-Abschluss in Bioinformatik, Biomathematik, Informatik oder Biologie.
• Fundierte Programmierkenntnisse in Python.
• Beherrschung der mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens.

Aufgaben

• Entwurf, Training und Benchmarking von Deep-Learning-Architekturen.
• Implementierung neuer Machine-Learning-Schichten und Modellkomponenten.
• Anwendung von Tools zur Genomanalyse.

Kenntnisse

Programmieren in Python

Motivation für interdisziplinäre Zusammenarbeit

Grundlagen des maschinellen Lernens

Englisch (B2 oder höher)

Ausbildung

Master-Abschluss in Bioinformatik oder verwandtem Fachgebiet

Tools

Unix-Shell

Git

PyTorch

TensorFlow

Jobbeschreibung

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in - Bioinformatik 25/Sa33

Am Institut für Mathematik und Informatik, AG Bioinformatik, der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät der Universität Greifswald ist vorbehaltlich der Mittelbereitstellung, voraussichtlich ab 15.02.2026, befristetfür die Dauer von 3 Jahren, eine Stelle als teilzeitbeschäftigte*r (75v.H.)

wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in

Die Vergütung erfolgt nach Entgeltgruppe 13 TV-L Wissenschaft.

Deep Learning revolutioniert derzeit die Genomannotation. So erreicht beispielsweise unser neues Deep-Learning-basiertes Genvorhersageprogramm Tiberius eine Genauigkeit, die mit unserer Annotationspipeline BRAKER3 vergleichbar ist, auch ohne Verwendung von RNA-Seq-Daten. Aufbauend auf diesen Ergebnissen und Codebasen wird der*die erfolgreiche Kandidat*in an einem Forschungsprojekt im Bereich Bioinformatik und maschinelles Lernen arbeiten, das sich mit der Inferenz alternativer Spleißformen unter Verwendung von Deep-Learning-Methoden und PacBio-Long-Read-Transkriptomdaten sowie der Evolution von Isoformen bei Insekten befasst. Die Arbeit wird in Zusammenarbeit mit Prof. Gregor Bucher (Universität Göttingen) im Rahmen des Projekts „Alternative Splicing and the Evolution of Holometaboly“ durchgeführt, das Teil des DFG-Schwerpunktprogramms „Genomic Basis of Evolutionary Innovations (GEvol)“ ist.

Arbeitsaufgaben:

• Entwurf, Training und Benchmarking von Deep-Learning-Sequence-to-Sequence-Architekturen
• Implementierung neuer Machine-Learning-Schichten und Modellkomponenten
• Anwendung von Tools für die Genomanalyse und molekulare Evolution
• Die Stelle bietet die Möglichkeit zur Promotion zu einem Thema im oben genannten Forschungsbereich.

Einstellungsvoraussetzungen:

• Master-Abschluss in Bioinformatik, Biomathematik, Informatik oder Biologie oder einem verwandten Fachgebiet
• Fundierte Programmierkenntnisse in Python
• Beherrschung der mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens (lineare Algebra, Analysis)
• Englischkenntnisse, die B2 oder höher entsprechen (die Arbeitssprache ist Englisch)

Erwünscht sind:

• Erfahrung mit Unix-Shell, Git, PyTorch, TensorFlow, SLURM
• Erfahrung im Umgang mit Genom- oder Transkriptomdaten
• Kenntnisse über Sequenz-zu-Sequenz-Modelle (Hidden Markov Models, Attention Mechanisms, Recurrent Neural Networks)
• Motivation, in einem interdisziplinären Team mit Biologen und Informatikern zu arbeiten

Diese Ausschreibung richtet sich an alle Personen unabhängig von ihrem Geschlecht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.

Bewerbungen mit den üblichen Unterlagen (insbes. Lebenslauf, Anschreiben, Zeugniskopien, ggf. Publikationsliste) sind vorzugsweise per E-Mail (eine pdf-Datei) unter Angabe der Stellenausschreibungsnummer25/Sa33bis zum15.01.2026zu richten an:

Universität Greifswald
Institut für Mathematik und Informatik
Prof. Dr. Mario Stanke
Walther-Rathenau-Str. 47
17489 Greifswald

Walther-Rathenau-Straße 47, 17489 Greifswald, Deutschland