The University of Bayreuth is a research-oriented university with inter­na­tio­nally compe­titive, inter­di­sci­plinary focus areas in research and teaching. The Faculty of Biology, Chemistry & Earth Sciences at the University of Bayreuth is currently seeking to appoint a

Junior Professor of Artificial Intel­li­gence in Protein Science (salary grade W1) with tenure track to W3
to commence as soon as possible. This is a fixed-term civil service position.

We are looking for a dynamic and creative scholar with the ability to work independently and a high potential for develo­pment in research and teaching. Appli­cants should be active and visible in the field of artificial intel­li­gence and structure-based protein bioche­mistry and complement and strengthen the university’s profile in the field of bioche­mistry. Future-oriented and innovative research priorities of the successful applicant include for example the prediction of molecular properties such as structure and/or inter­ac­tions of biolo­gical macro­mole­cules, the develo­pment of novel methods and appli­ca­tions in the field of AI- / ML-supported visua­lization and charac­te­rization of biomacro­mole­cular complexes and their dynamics, or generative molecular design. Expected are additio­nally a very good publi­cation record in recognized journals or through confe­rence contri­bu­tions, the willingness to acquire external funding, and an interest in inter­di­sci­plinary colla­bo­ra­tions.

The successful applicant will have the potential for outstanding teaching perfor­mance in the field of ML / AI as well as bioche­mistry and will show willingness for under­gra­duate and research-oriented teaching in both German and English, teaching export and the develo­pment of new master’s programmes. Social and leadership skills and the willingness to be involved in academic self-gover­­­nance are also expected.

The complete vacancy notice including further infor­mation on the formal employment requi­re­ments can be found at www.uni-bayreuth.de/en (University / Work at the University / Job Vacancies).

Appli­ca­tions (CV, outlining education and academic career, list of publi­ca­tions, list of courses taught, research plan, experience obtaining external funding, as well as copies of certi­fi­cates and diplomas) are to be addressed to the dean of the Faculty of Biology, Chemistry & Earth Sciences Prof. Dr. Cyrus Samimi and submitted via https://uni-bayreuth.berufungsportal.de by September 13, 2024. Appli­cants are welcome to direct questions and requests for further infor­mation to the Dean at dekanat.bcg@uni-bayreuth.de. Appli­cation documents will be deleted in accordance with data protection law following the conclusion of the appointment process.

The Institute of Biome­dical Infor­matics at Graz University of Technology (TU Graz) is seeking a highly motivated PhD candidate to join a research project in the field of enzyme engineering.

This project leverages deep mutational scanning assays and Oxford Nanopore sequencing (ONT) data to inves­tigate, through machine learning, the impact of distant amino acid inter­ac­tions on enzyme function.

Candi­dates should have:

• A Master’s degree in Bioin­for­matics, Infor­matics in the Natural Sciences, Applied Computer Sciences, Molecular Biology, or Biome­dical Engineering (or eligi­bility for the Doctoral Program in Biome­dical Engineering at TU Graz).
• Strong compu­ta­tional skills and experience with bioin­for­matics tools.
• Excellent analy­tical and problem-solving abilities.
• A passion for research and willingness to learn.

For more infor­mation and to apply, please visit:  https://jobs.tugraz.at/en/jobs/35dacebc-e5a5-a371-c3f2-668bcec1f5a6

We look forward to receiving your appli­cation!

The Martin Luther University Halle-Wittenberg, Faculty of Natural Sciences I, Institute of Pharmacy, has a vacancy for a temporary position until 31.12.2027 at the earliest possible date as a

PhD Student (m‑w‑d)

to be filled as part-time (50 %).

Remune­ration will be paid up to pay group E13 TV‑L, depending on the tasks assigned and fulfilment of the personal requi­re­ments.

The position is a part of a joint project between the Institute of pharmacy at MLU and compu­ta­tional chemistry group at Leibniz Institute of Plant Bioche­mistry (IPB-Halle). The PhD position will be placed mostly at the compu­ta­tional chemistry group at IPB Halle (AG Davari).

Tasks:

• Prepa­ration of enzyme data from public databases and transcrip­tomic data
• Develo­pment of machine learning (ML) archi­tec­tures for the prediction of functions and enzyme-substrate pairs
• In silico enzyme mining
• Prediction of the recom­bi­nation landscape of enzyme variants by ML models
• Enzyme charac­te­rization and prepa­ration of protein mutants
• Possi­bility to get a doctoral degree is given

Requi­re­ments:

• Diploma or Master’s degree in compu­ta­tional biology, bioin­for­matics, chemin­for­matics, compu­ta­tional (bio)chemistry or biophysics or a compa­rable field
• Profound knowledge in one of the following areas: Programming language (Python, C/C++), machine learning and deep learning methods (PyTorch, TensorFlow), knowledge management and databases, compu­ta­tional bioche­mistry or biophysics
• Experience in state-of-the-art machine learning methods (deep learning, active learning and reinforcement learning)
• Previous experience in chemin­for­matics would be an advantage, but is not a prere­quisite.
• Knowledge of bioche­mical and enzymo­lo­gical methods, e.g. enzyme charac­te­rization and protein mutations, is an advantage
• Creative, curious, team-oriented and enthu­si­astic perso­nality

Appli­ca­tions from severely disabled persons with equal aptitude and quali­fi­ca­tions will be given prefe­rence. Women are strongly encou­raged to apply. Appli­cants with a degree that was not obtained at a German higher education insti­tution must submit a Statement of Compa­ra­bility for Foreign Higher Education Quali­fi­ca­tions from the Central Office for Foreign Education (https://www.kmk.org/zab/central-office-for-for-eign-education) as proof of equiva­lence.

If you have any questions, please contact Dr. Mohamed Nagia, phone: 0345 55–25952, e‑mail: mohamed.nagia@pharmazie.uni-halle.de .

Please send your appli­cation stating the reg. no. 5–5815/24‑D as one PDF document with a letter of motivation, CV, copies of diplomas and contact details of two references to Martin Luther University Halle-Wittenberg, Dr. Mohamed Nagia, Tel.: 0345 55–25952, E‑Mail: mohamed.nagia@pharmazie.uni-halle.de.

The call for appli­ca­tions is subject to any budgetary restric­tions.

Appli­cation costs will not be reimbursed by Martin Luther University. Appli­cation documents will only be returned if a suffi­ci­ently stamped envelope is enclosed. An electronic appli­cation is welcome.

Das Univer­si­täts­kli­nikum Tübingen ist ein führendes Zentrum der deutschen Hochschul­me­dizin. Wir suchen für das Department für Infor­ma­ti­ons­tech­no­logie und Angewandte Medizin­in­for­matik, Institut für Trans­la­tionale Bioin­for­matik zum nächst­mög­lichen Zeitpunkt
eine / einen Software­ent­wick­lerin / Software­ent­wickler Daten­in­te­gration (w/m/d)
für das Zentrum für Innovative Versorgung (ZIV) in Teilzeit (mind. 50%) und befristet bis 31.12.2025.
https://jobs.medizin.uni-tuebingen.de/Job/4838/Softwareentwicklerin—Softwareentwickler-Datenintegration

An der Martin-Luther-Univer­­­­­sität Halle-Wittenberg, Natur­wis­sen­schaft­liche Fakultät I, Institut für Pharmazie, ist ab dem nächst­mög­lichen Zeitpunkt die bis zum 31.07.2027 Jahre befristete Stelle einer*eines

Doktorand*in (m‑w‑d)

in Teilzeit (50 %) zu besetzen.

Die Vergütung erfolgt je nach Aufga­ben­über­tragung und Erfüllung der persön­lichen Voraus­set­zungen bis zur Entgelt­gruppe E13 TV‑L.

Arbeits­auf­gaben:

• Aufbe­reitung von Enzym-Daten aus den öffent­lichen Daten­banken und transkrip­to­mi­schen Daten
• Entwicklung von Archi­tek­turen für maschi­nelles Lernen (ML) zur Vorhersage der Funktionen und Enzym-Substrat-Paare
• In silico Enzym­mining
• Vorhersage der Rekom­bi­na­ti­ons­land­schaft von Enzym-Varianten durch ML-Modellen
• Enzym­cha­rak­te­ri­sierung und Vorbe­reitung von Prote­in­mu­tanten
• Möglichkeit zur Promotion ist gegeben

Voraus­set­zungen:

• Diplom- oder Master­ab­schluss in compu­ter­ge­stützter Biologie, Bioin­for­matik, Chemie­in­for­matik, compu­ter­ge­stützter (Bio)Chemie oder Biophysik oder einem vergleich­baren Fachgebiet
• Fundierte Kennt­nisse in einem der folgenden Bereiche verfügen: Program­mier­sprache (Python, C/C++), maschi­nelles Lernen und Deep-Learning-Methoden (PyTorch, TensorFlow), Wissens­ma­nagement und Daten­banken, compu­ter­ge­stützte Biochemie oder Biophysik
• Erfahrung modernster Methoden des maschi­nellen Lernens (Deep Learning, aktives Lernen und Verstär­kungs­lernen).
• Frühere Erfah­rungen in der Chemie­in­for­matik wären von Vorteil, sind aber keine Voraus­setzung.
• Kennt­nisse bioche­mi­scher und enzymo­lo­gi­scher Methoden, z. B. Enzym­cha­rak­te­ri­sierung und Prote­in­mu­ta­tionen, sind von Vorteil
• Kreative, neugierige, teamfähige und begeis­te­rungs­fähige Persön­lichkeit

Die Stelle ist Teil eines Verbund­pro­jekts zwischen dem Institut für Pharmazie der MLU und der Arbeits­gruppe “Compu­ter­chemie” am Leibniz-Institut für Pflan­zen­bio­chemie (IPB-Halle). Die Dokto­ran­den­stelle wird haupt­sächlich in der Arbeits­gruppe Compu­ter­chemie am IPB-Halle (AG Davari) angesiedelt sein. Bewer­bungen von Schwer­be­hin­derten werden bei gleicher Eignung und Befähigung bevorzugt berück­sichtigt. Frauen werden nachdrücklich aufge­fordert, sich zu bewerben. Bewerber*innen mit einem Abschluss, der nicht an einer deutschen Hochschule erworben wurde, müssen zum Nachweis der Gleich­wer­tigkeit eine Zeugnis­be­wertung für auslän­dische Hochschul­qua­li­fi­ka­tionen (Statement of Compa­ra­bility for Foreign Higher Education Quali­fi­ca­tions) der Zentral­stelle für auslän­di­sches Bildungs­wesen (https://www.kmk.org/zab/central-office-for- foreign-education) vorlegen.

Bei Rückfragen wenden Sie sich bitte an Herrn Dr. Mohamed Nagia, Tel.: 0345 55–25952, E‑Mail: mohamed.nagia@pharmazie.uni-halle.de.

Ihre Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Reg.-Nr. 5–5815/24‑D als ein PDF-Dokument mit Motiva­ti­ons­schreiben, Lebenslauf, Zeugnis­kopien sowie den Kontakt­daten von zwei Referenz­per­sonen bis zum 20.06.2024 an die Martin-Luther-Univer­­­­­sität Halle-Wittenberg, Herrn Dr. Mohamed Nagia, E‑Mail: mohamed.nagia@pharmazie.uni-halle.de.

Die Ausschreibung erfolgt unter Vorbehalt eventu­eller haushalts­recht­licher Restrik­tionen.

Bewer­bungs­kosten werden von der Martin-Luther-Univer­­­­­sität nicht erstattet. Bewer­bungs­un­ter­lagen werden nur zurück­ge­sandt, wenn ein ausrei­chend frankierter Rückum­schlag beigefügt wurde. Eine elektro­nische Bewerbung ist erwünscht.