Bioinformaticus neoantigeen-gebaseerde kankervaccins

Erasmus MC; Rotterdam; On-site; EUR 42,000 - 60,000; Part time

Job summary

Erasmus MC is op zoek naar een enthousiaste bio-informaticus voor de Longgeneeskunde die werkt aan gepersonaliseerde neoantigeen peptide-gebaseerde kankervaccins.

Je ontwikkelt en onderhoudt pipelines, analyseert WES/RNA-seq data, en implementeert ML-modellen. Mogelijkheid tot doorstromen naar een promotietraject hangt af van prestaties en financiering.

Qualifications

• Ontwikkelen en onderhouden van een bio-informatica-pijplijn voor neoantigen-identificatie.
• Analyseren van WES- en RNA-seq-data om tumoreigen mutaties te identificeren.
• Implementeren en verbeteren van ML-algoritmen voor neoantigen-voorspelling.
• Datasets integreren om de pijplijn nauwkeurigheid te verhogen.
• Samenwerken met laboratoriumonderzoekers voor validatie van voorspelde neoantigenen.
• Documenteren van computationele workflows voor reproduceerbaarheid.
• Bijdragen aan publicaties en subsidieaanvragen.

Responsibilities

• Ontwikkelen en onderhouden van een bio-informatica-pijplijn voor neoantigen-identificatie.
• Analyseren van sequencing-data om tumoreigen mutaties te identificeren.
• Implementeren en optimaliseren van ML-algoritmen voor neoantigenen.

Skills

Bio-informatica

NGS data analyse

Machine learning

Workflow documentatie

Team samenwerking

Education

PhD in Bio-informatica

Tools

Python

R

Linux

Job description

Binnen de afdeling Longgeneeskunde zijn wij op zoek naar een enthousiaste en gedreven bio-informaticus die ons team komt versterken bij de ontwikkeling van gepersonaliseerde neoantigeen peptide gebaseerde kankervaccins voor de behandeling van patiënten met alvleesklierkanker.

Je belangrijkste werkzaamheden bestaan uit:

• Het ontwikkelen en onderhouden van een bio-informaticapijplijn voor de identificatie van neoantigenen.
• Het analyseren van next-generation sequencing-data (WES en RNA-seq) om tumorspecifieke mutaties te identificeren.
• Het implementeren en optimaliseren van machinelearningalgoritmen voor de voorspelling van neoantigenen.
• Het integreren van openbare en eigen datasets om de nauwkeurigheid van de pijplijn te verbeteren.
• Het samenwerken met onderzoekers die laboratoriumexperimenten uitvoeren om voorspelde neoantigenen te valideren.
• Het onderhouden en documenteren van computationele workflows om de reproduceerbaarheid van analyses te waarborgen.
• Het bijdragen aan wetenschappelijke publicaties en subsidieaanvragen.

Voor kandidaten die geïnteresseerd zijn in het behalen van een PhD, biedt deze functie mogelijk de gelegenheid om door te groeien naar een promotietraject. Dit is afhankelijk van je ambities en prestaties, de voortgang van het project en de beschikbaarheid van financiering.