An der Professur für Bioinformatik (https://bit.cs.tum.de) am TUM Campus Straubing für Biotechnologie und Nachhaltigkeit als kooperierende Forschungseinrichtung der Hochschule Weihenstephan-Triesdorf sowie der Technischen Universität München, ist vorbehaltlich der endgültigen Zuwendung seitens des Projektträgers, folgende Vollzeitstelle zu besetzen:

Wissenschaftliche Mitarbeiterin/Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) für das Projekt "Glycosid Produktion"

Die Stelle ist befristet bis zum 31.12.2022.

Ihr Aufgabengebiet:
Wir suchen einen hochmotivierten, exzellenten Bewerber (m/w/d) als Postdoktoranden (m/w/d) im Be- reich Bioinformatik und des maschinellen Lernens, um die kürzlich gegründete Synthetic Biology Foundry der TUM am Campus Straubing weiterzuentwickeln (SynBiofoundry@TUM). Hierfür sollen neuartige bioinformatische Methoden und Verfahren des maschinellen Lernens zur Analyse von komplexen biologischen Daten entwickelt werden:

  • Sie unterstützen die Weiterentwicklung der Infrastruktur der Synthetic Biology Foundry und helfen bei der Etablierung ein standardisiertes Setup zur Automatisierung eines Hochdurchsatz Design- Build-Test-Learn Zyklus
  • Sie arbeiten in enger Zusammenarbeit mit unseren Industriepartnern an projektrelevanten For- schungsfragen im Learn Cycle
  • Sie entwickeln neuartige bioinformatische Algorithmen und Machine Learning Methoden zur Analyse von unterschiedlichen biologischen Daten, insbesondere von OMICS Daten (z. B. DNAseq, RNAseq)
  • Sie entwickeln und erweitern Cloud-basierte Webanwendungen und Datenbanken zur Analyse biologischer Daten
  • Sie schreiben wissenschaftliche Veröffentlichungen und präsentieren wissenschaftliche Ergebnisse auf internationalen Konferenzen

Ihr Profil:
Sie haben Interesse an eigenständigem wissenschaftlichen Arbeiten. Darüber hinaus arbeiten Sie ziel- orientiert, verfügen über ein analytisches Denkvermögen sowie eine wissenschaftliche Neugier und sind teamfähig. Des Weiteren besitzen Sie fundierte Englischkenntnisse in Wort und Schrift sowie hervorra- gende Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python, C/C++. Exzellente Kenntnisse in den Berei- chen Bioinformatik, der Analyse von OMICS Daten (insbesondere von RNASeq Daten) und des ma- schinellen Lernens runden Ihr Profil ab.

Einstellungsvoraussetzungen:
Sie besitzen ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom [Uni] oder Master) und einen Doktor im Bereich der Bioinformatik, Biotechnologie, Informatik, Statistik oder in einem vergleich- baren Studiengang.

Wir bieten Ihnen:

  • Bezahlung nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L)
  • ein modernes Hochschulumfeld
  • ein spannendes, vielseitiges und verantwortungsvolles Tätigkeitsfeld
  • kollegiale Zusammenarbeit und vielfältige Austauschmöglichkeiten
  • die Möglichkeit zur Fort- und Weiterbildung
  • Sozialleistungen nach den Regelungen des Tarifvertrages für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L), insbesondere zusätzliche Altersversorgung sowie Jahressonderzahlungen
  • attraktive Nebenleistungen wie ein Jobticket für den öffentlichen Personenverkehr, vermögenswirksame Leistungen
  • ein wachsendes Angebot im Rahmen eines Behördlichen Gesundheitsmanagements
  • ein familienfreundliches Arbeitsumfeld mit flexiblen Arbeitszeiten

Hinweise:
Die Einstellung soll zum nächstmöglichen Zeitpunkt erfolgen. Die Bezahlung erfolgt nach den tarifrecht- lichen Bestimmungen, bei Vorliegen der persönlichen Voraussetzungen bis Entgeltgruppe 13 TV-L. Die Tätigkeit ist unter Berücksichtigung der dienstlichen Erfordernisse grundsätzlich auch für eine Teilzeit- beschäftigung geeignet. Bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung werden schwer- behinderte Menschen bevorzugt eingestellt. Die Bewerbung von Frauen wird ausdrücklich begrüßt.

Sie wollen Teil unseres Teams werden?
Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung über unsere Homepage (http://www.hswt.de/stellenangebote.html?stelle=968) mit Anschreiben, Lebenslauf und Zeugnissen sowie Liste an Publikationen und Kontaktinformation von drei Referenzen bis zum 15.03.2021. Bitte bewerben Sie sich ausschließlich über den Button "Auf diese Stelle bewerben" (Online-Formular). Bewerbungen per Post oder per E-Mail werden nicht berücksichtigt.



Links:
Webseite der Forschungsgruppe: www.bit.cs.tum.de

Webseite der SynBiofoundry@TUM: https://www.cs.tum.de/forschung/synbiofoundry/

Online Stellenportal: http://www.hswt.de/stellenangebote.html?stelle=968