An der Medizinischen Fakultät der Universität Augsburg suchen wir am Lehrstuhl für die Erforschung umweltbezogener Wirkmechanismen auf die Gesundheit zur Verstärkung unseres interdisziplinären Forschungsteams zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine/einen Bioinformatikerin / Bioinformatiker (m/w/d) Schwerpunkt Mikrobiom-, Metabolom- und Multi-Omics-Analyse im Umfang der regelmäßigen Arbeitszeit (40h/Woche) in einem auf zunächst drei Jahre befristeten Beschäftigungsverhältnis. Diese Stelle ist im Rahmen des Projekts BIOMEX (Integrative Bioinformatik zur Ableitung von Risikosignaturen und Präventionsstrategien entlang der Darm-Gehirn-Achse) zu besetzen. Die Vergütung erfolgt bei Vorliegen der persönlichen und tariflichen Voraussetzungen nach Entgeltgruppe 13 TV-L. Der Lehrstuhl ist Teil des interdisziplinären Forschungsschwerpunkts Environmental Health Sciences (EHS), der sich mit den gesundheitlichen Auswirkungen von Umwelt- und Ernährungsfaktoren befasst. Unser Forschungsfokus liegt auf der mechanistischen Untersuchung umweltbedingter Krankheitsrisiken und der Entwicklung präventiver Ansätze. Im Zentrum steht dabei die Darmbarriere sowie ihre Bedeutung für Erkrankungen entlang der Darm-Gehirn-Achse, insbesondere neurodegenerativer und neuropsychiatrischer Krankheitsbilder wie Parkinson oder Depression. Hier kooperieren wir national und international mit verschiedenen Disziplinen und setzen als Teil eines multidisziplinären Expertenteams an der Universität Augsburg zusätzliche, neue Impulse in der studentischen Lehre im großen Kontext von „Mensch, Klima und Umwelt". Qualitätskontrolle, Aufbereitung und Analyse von Shotgun-Metagenomdaten sowie weiteren Omics-Daten inkl. Exposomdaten (insbesondere chemical exposomics) Erstellung u. a. von Mikrobiom-Funktionsprofilen Integration biologischer Marker (z. B. Leaky-Gut-Parameter) mit klinischen, ernährungs- und lebensstilbezogenen Daten Qualitätsgesicherter Aufbau und Pflege pseudonymisierter Forschungsdatenbanken einschließlich dokumentierter, reproduzierbarer Analysepipelines Durchführung multivariater Analysen, Clusterverfahren und Machine-Learning-Methoden zur Subgruppenbildung und Identifikation krankheitstypischer Signaturen Einsatz und Weiterentwicklung erklärbarer KI-Methoden für prädiktive Analysen Ergebnisvisualisierung, Dokumentation und Aufbereitung für wissenschaftliche Publikationen Enge Zusammenarbeit mit interdisziplinären Partnern aus Medizin und Grundlagenforschung Mitarbeit in der studentischen Lehre Abgeschlossenes Studium und Promotion in Bioinformatik, Datenwissenschaft, Biostatistik oder verwandten Bereichen Fundierte Erfahrung in der Analyse metagenomischer Daten sowie Multi-Omics-Daten aus dem humanen Kontext Sehr gute Kenntnisse in Statistik, multivariaten Verfahren, Clustering und Machine Learning Erfahrung mit prädiktiven Modellen, Modellvalidierung und/oder erklärbarer KI ist von Vorteil Sicherer Umgang mit Python und/oder R Strukturierte, selbstständige Arbeitsweise und gute Teamfähigkeit gute Deutsch- sowie Englischkenntnisse in Wort und Schrift Die erforderliche Qualifikation ist bereits in den Bewerbungsunterlagen durch entsprechende Zeugnisse nachzuweisen. Mitarbeit in innovativen, interdisziplinären Forschungsprojekten mit hoher gesellschaftlicher Relevanz Ein engagiertes, kollegiales und international vernetztes wissenschaftliches Umfeld Aktive Mitwirkung an Publikationen, Konferenzen und Präsentationen Zugang zu moderner Recheninfrastruktur und bioinformatischen Ressourcen Möglichkeit zur Habilitation Attraktive Arbeitsbedingungen an einem dynamisch wachsenden Forschungsstandort