Freie Universität Berlin
Fachbereich Mathematik und Informatik - Institut für Mathematik
Die Stelle ist in der Arbeitsgruppe "Mathematics for Data Science" unter der Leitung von Prof. Dr. Max von Kleist an der Freien Universität Berlin angesiedelt (https://www.disease- control.org). Es bestehen enge Verbindungen zur Forschung am RKI, dem Forschungszentrum Math+, der Forschungsgruppe FOR5289 und der Forschung im Rahmen der IMPRS-BAC Graduiertenschule.
Wiss. Mitarbeiter*in (Praedoc) (m/w/d)
Vollzeitbeschäftigung
befristet bis zu 4 Jahre
Entgeltgruppe 13 TV-L FU
Kennung: vKle-Math-WiMi
Aufgabenbeschreibung
Forschung:
Die Stelle ist der Entwicklung von Verfahren zur Analyse von Hochdurchsatzdaten, insbesondere direct RNA Sequenzierdaten gewidmet. Dabei sollen Verfahren entwickelt werden zur Verarbeitung und statistischen Analyse von Rohdaten aus der Nanopore Sequenzierung. Ein Hauptaugenmerk gilt dabei der Erkennung von Fehlermustern beim sog. Basecalling, sowie der Erkennung und Identifikation von RNA Modifikationen jenseits etablierter Verfahren. Die Forschungsergebnisse sind in Fachzeitschriften zu veröffentlichen und auf internationalen Konferenzen vorzustellen.
Lehre:
Es besteht eine Lehrverpflichtung gemäß der Lehrverpflichtungsverordnung.
Qualifikation:
Die Stelle dient der eigenen wissenschaftlichen Qualifikation (Promotion)
Erwartete Qualifikationen
Einstellungsvoraussetzungen:
Abgeschlossenes wiss. Hochschulstudium der Bioinformatik (M.Sc. oder Diplom) oder Statistik/Informatik mit Biologie Anwendungsschwerpunkt.
(Berufs-)Erfahrung:
Erfahrung mit der Analyse von Hochdurchsatzdaten in der Biologie. Lehrerfahrung.
Erwünscht:
Sehr gute Programmierkenntnisse in Python. Sehr gute Statistikkenntnisse. Erfahrung in der Analyse von nanopore RNA-Sequenzierdaten. Erfahrungen mit Anwendungen in der Infektionsforschung. Erfahrungen mit machine learning Verfahren. Erfahrungen im Umgang mit großen OMICS-Datenmengen. Erfahrungen mit high-performance computing. Forschungserfahrung in interdisziplinären Teams. Publikationserfahrung ist von Vorteil. Gender- und Diversitykenntnisse.
Hinweise zur Bewerbung
Bewerbungen sind mit aussagekräftigen Unterlagen unter Angabe der Kennung bis zum 30.12.2024 im Format PDF (vorzugsweise als ein Dokument) elektronisch per E-Mail zu richten an Frau Sandra Lindstädt: sandra.lindstaedt@fu-berlin.de oder per Post an die
Freie Universität Berlin
Fachbereich Mathematik und Informatik
Institut für Mathematik
Frau Sandra Lindstädt
Arnimallee 3
14195 Berlin (Dahlem)
Mit der Abgabe einer Onlinebewerbung geben Sie als Bewerber*in Ihr Einverständnis, dass Ihre Daten elektronisch verarbeitet und gespeichert werden. Wir weisen darauf hin, dass bei ungeschützter Übersendung Ihrer Bewerbung auf elektronischem Wege von Seiten der Freien Universität Berlin keine Gewähr für die Sicherheit übermittelter persönlicher Daten übernommen werden kann.
Schwerbehinderte werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt berücksichtigt.
Die Freie Universität Berlin fordert Frauen sowie Personen mit Migrationsgeschichte ausdrücklich zur Bewerbung auf. Vorstellungskosten können von der Freien Universität Berlin leider nicht übernommen werden. Bewerbungsunterlagen werden nicht zurückgesandt. Bitte reichen Sie Ihre Unterlagen nur in Kopie ein.
Fakten
Veröffentlicht | 10.12.2024 |
---|---|
Kategorie | Wiss. Mitarbeiter*in |
Standort | Deutschland, Berlin, Berlin |
Aufgabengebiet | Forschung, Informatik, Lehre, Natur- und Umweltwissenschaften, Statistik |
Beginn frühestens | Frühestmöglich |
Dauer | befristet bis zu 4 Jahre |
Umfang | Vollzeitbeschäftigung |
Vergütung | Entgeltgruppe 13 TV-L FU |
Arbeitssprache & erwartetes Niveau |
|
Homepage | https://www.mi.fu-berlin.de/ |
Anforderungen
Studiengang | Naturwissenschaften & Mathematik, Mathematik, Statistik & Data Science |
---|
Bewerben
Bewerbungsfrist | 30.12.2024 |
---|---|
Kennziffer | vKle-Math-WiMi |
per Post | Freie Universität Berlin
|
per E-Mail | sandra.lindstaedt@fu-berlin.de |