Die Stelle im Überblick
Im Rahmen des Einstein Center for Early Disease Interception suchen wir eine/n Doktorand/in zur Entwicklung computergestützter Methoden, die eine schnelle, datengestützte Diagnose von Lungenerkrankungen ermöglichen.
Unser Ziel ist es, ein Framework aufzubauen, das Einzelzell-RNA-Sequenzierungsdaten aus Blutproben in interpretierbare Merkmalsvektoren umwandelt und eine auf maschinellem Lernen basierende Klassifizierung von Lungenerkrankungen ermöglicht, darunter virale und bakterielle Infektionen, Autoimmunerkrankungen und Lungenkrebs. Wir streben an, diese von scRNA-seq abgeleiteten Signaturen auf ultra-hochplexe Durchflusszytometrie für den klinischen Einsatz zu übertragen.
Ihre Aufgaben:
1. Entwicklung robuster Algorithmen zur batch-korrigierten Integration und Zusammenfassung von scRNA-seq-Datensätzen von >1.000 Patienten
2. Erstellung menschlich interpretierbarer Merkmale (Zelltypproportionen, Genexpressions-Scores), die für Datensatz-übergreifende Stabilität optimiert sind
3. Training und Validierung von Machine-Learning-Klassifikatoren für die Mehrklassen-Diagnose von Lungenerkrankungen
4. Übersetzung von scRNA-seq-abgeleiteten Immunsignaturen in spektrale Durchflusszytometrie-Messungen
5. Zusammenarbeit mit klinischen und experimentellen Partnern innerhalb des EC-EDI-Konsortiums
6. Sie sind wissenschaftlich tätig: Nach § 110 (4), Satz 3 sieht das BerlHG für wissenschaftliche Mitarbeitende eine angemessene Zeit innerhalb der Arbeitszeit für die eigene wissenschaftliche Weiterqualifikation vor
Danach suchen wir
Erforderlich:
7. Master-Abschluss in einer quantitativen Disziplin: Physik, Mathematik, Informatik, Statistik, maschinelles Lernen, Data Science oder computational biology/Bioinformatik
8. Ausgeprägte Programmierkenntnisse (z. B. Python und/oder R)
9. Erfahrung mit Methoden des maschinellen Lernens
10. Selbstständige, strukturierte und detailorientierte Arbeitsweise
11. Sehr gute Englischkenntnisse
Wünschenswert:
12. Erfahrung in der Analyse hochdimensionaler biomedizinischer Daten (z. B. Omics, Einzelzelldaten)
13. Vertrautheit mit Batch-Korrektur, Dimensionsreduktion oder Methoden zur Integration mehrerer Datensätze
14. Kenntnisse in Software-Engineering-Prinzipien (Versionskontrolle, Testing, Dokumentation)
15. Interesse an translationaler Forschung und klinischer Anwendung
Wir suchen eine neugierige, eigeninitiative Person, die Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit hat und motiviert ist, computergestützte Fortschritte in die klinische Praxis zu übertragen.
Das bringt die Charité mit
16. Mitwirkung in einem hochkarätigen, interdisziplinären Forschungskonsortium (Einstein Center for Early Disease Interception) mit direkter klinischer Auswirkung
17. Gemeinsame Betreuung durch zwei führende Einzelzell- und Computational-Biology-Labore
18. Hochprofessionelles Arbeitsumfeld in motivierten und interdisziplinären Teams
19. Zugang zu einzigartigen klinischen Datensätzen und moderner Recheninfrastruktur an der Charité, am BIH und am MDC-BIMSB
20. Strukturiertes Promotionsprogramm mit Möglichkeiten zur wissenschaftlichen Weiterbildung und Karriereentwicklung
21. Kollaboratives, internationales Arbeitsumfeld im Herzen des Berliner biomedizinischen Forschungsökosystems mit interkulturellen Teamevents und einer gut strukturierten Einarbeitungsphase mit hilfsbereiten Teammitgliedern
22. Umfangreiche Angebote für interne Schulungen und berufliche Weiterentwicklung sowie Weiterqualifizierung
23. Arbeitsplatz am Charité Campus Virchow-Klinikum, gut mit öffentlichen Verkehrsmitteln erreichbar
24. Sonderangebote in den Bereichen Einkaufen, Reisen und Sport