Ausschreibungs-ID:
fb wmz-2025
Eintrittstermin: nächstmöglich
Bewerbungsfrist:
Entgeltgruppe: E 13 TV-H
Befristung:
2 Jahre
Umfang: Vollzeit
Die 1527 gegründete Philipps-Universität bietet vielfach ausgezeichnete Lehre für rund Studierende und stellt sich mit exzellenter Forschung in der Breite der Wissenschaft den wichtigen Themen unserer Zeit.
Am Fachbereich Mathematik und Informatik, sucht die Hessian.AI-Forschungsgruppe "Artificial Intelligence – Deep Decision Support Systems", geleitet von Prof. Dr. Martin Becker, einen herausragenden und hochmotivierte*n
Wissenschaftlichen Mitarbeiterin (Postdoktorand*in)
mit Schwerpunkt Künstliche Intelligenz zur Erforschung mütterlicher Immunaktivierung. Die Vollzeitstelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt, befristet auf zwei Jahre, soweit keine Qualifizierungsvorzeiten anzurechnen sind, zu besetzen. Die Eingruppierung erfolgt nach Entgeltgruppe 13 des Tarifvertrages des Landes Hessen.
Die Stelle ist Teil des DFG Sonderforschungsbereichs (SFB) 1713 "Maternal Immune Activation" geleitet vom UKE Hamburg und entwickelt neue AI Methoden zum Verständnis der Immunaktivierung während Schwangerschaften und dadurch die Gesundheit von Mutter und Neugeborenem nachhaltig zu verbessern. Dabei wird eng mit führenden Expert*innen im Bereich Schwangerschafts- und Neugeborenenforschung gearbeitet. Dies ermöglicht den Zugang zu einzigartigen, groß angelegten, multimodalen und longitudinalen Datensätzen, mit detaillierten Informationen über Mütter, deren Schwangerschaft und die langfristige Entwicklung ihrer Kinder.
Sie werden Teil einer dynamischen, ambitionierten Hessian.AI Forschungsgruppe (
). Wir forschen in praxisrelevanten Anwendungen zu wissenszentrierter Künstlicher Intelligenz und Maschinelles Lernen, mit einem Fokus auf Biomedizin, Multi-Omics-Integration, Einzelzellanalysen und sequenzielle Datenanalysen. Die Arbeitsgruppe verfügt über ein starkes Netzwerk zu lokaler KI-Expertise (z. B. Hessian.AI, TU Darmstadt), großskalige Recheninfrastruktur sowie ein breites internationales Netzwerk (Stanford, UC San Diego, Lund (Schweden), McGill (Kanada)).
Ihre Aufgaben:
* wissenschaftliche Dienstleistungen in Forschung und Lehre, einschließlich Betreuung und Mentoring von Studierenden und Nachwuchswissenschaftler*innen
* Mitarbeit und Projektleitung im Rahmen des SFB 1713 "Maternale Immunaktivierung" mit Schwerpunkt auf der Entwicklung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (z. B. Graph and Geometric Deep Learning, LLMs)
* Entwicklung von Methoden zur prädiktiven Multi-Omics-Integration, zur Analyse longitudinaler Muster sowie zu erklärbarer Künstlicher Intelligenz
* enge interdisziplinäre Zusammenarbeit mit Biolog*innen und Fachexpertinnen/-experten zur iterativen Verfeinerung von Modellen der mütterlichen Immunaktivierung
* Mitwirkung an exzellenter, sichtbarer Forschung: Beitrag zu Open-Source-Software, (Ko-)Autorenschaft von Beiträgen in internationalen Fachzeitschriften und auf Konferenzen sowie Präsentation von Ergebnissen auf internationaler Ebene
* Entwicklung und Umsetzung eigener Projektideen, einschließlich der Mitarbeit an der Erstellung wettbewerbsfähiger Forschungsanträge - als Grundlage für den Aufbau eines international sichtbaren, eigenständigen wissenschaftlichen Profils
Es handelt sich um eine befristet zu besetzende Qualifizierungsstelle zum Erwerb weiterer wissenschaftlicher Kompetenzen (z. B. Vorbereitung auf eine nachfolgende Qualifikationsphase). Im Rahmen der übertragenen Aufgaben wird die Möglichkeit zu eigenständiger wissenschaftlicher Arbeit geboten, die der eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung dient. Die Befristung richtet sich nach § 2, 1 WissZeitVG.
Ihr Profil:
* abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master oder vergleichbar) und die Promotion bzw. der Nachweis eines kurz vor Abschluss stehenden Promotionsverfahrens in Informatik, Mathematik oder einem vergleichbaren Fachgebiet oder in einer angewandten bzw. lebenswissenschaftlichen Disziplin (z. B. Ingenieurwesen, Biologie, Medizin) mit Schwerpunkt auf Datenanalyse und/oder Maschinellem Lernen
* ausgeprägtes Interesse an der Anwendung von Künstlicher Intelligenz im Bereich der Biomedizin
* mehrjährige Erfahrung in Datenanalyse, Maschinellem Lernen bzw. Künstlicher Intelligenz sowie idealerweise in der Multi-Omics-Integration, Lipidomik- und/oder Einzelzellanalysen (z. B. Durchflusszytometrie, FACS, CyTOF)
* strukturierte, eigenverantwortliche und teamorientierte Arbeitsweise sowie ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten
* Fähigkeit zur Arbeit in interdisziplinären Teams sowie zur Anleitung von Nachwuchswissenschaftler*innen und hohe Motivation zur eigenen wissenschaftlichen Weiterentwicklung
* sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift sowie ausgeprägte Präsentationsfähigkeiten für wissenschaftliche Ergebnisse
Die Bereitschaft zur eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung wird erwartet.
Wir bieten:
* ein anregendes, interdisziplinäres Forschungsumfeld in einer wachsenden, ambitionierten und teamorientierten Forschungsgruppe zu wissenszentrierter Künstlicher Intelligenz sowie biomedizinischer, umweltbezogener und verhaltenswissenschaftlicher Forschung
* Einbindung in Netzwerke von KI- und Biomedizin-Expert*innen, einschließlich des neu gegründeten AI Space an der Philipps-Universität Marburg, des Hessischen Zentrums für Künstliche Intelligenz (Hessian.AI, TU Darmstadt) sowie des Universitätsklinikums Hamburg-Eppendorf (UKE)
* ein umfangreiches internationales Netzwerk mit Partnern wie der Stanford University, UC San Diego, McGill University (Kanada) oder Universität Lund (Schweden)
* Zugang zu modernster Technologie, großskaligen Rechenclustern (z. B. über Hessian.AI) sowie exzellenter Forschungsinfrastruktur
* umfassende und aktive Unterstützung bei der persönlichen und wissenschaftlichen Weiterentwicklung, einschließlich der Ausbildung Übernahme von Leitungsaufgaben in Forschungsprojekten und Gruppenmanagement, Erweiterung der Lehrerfahrung sowie Betreuung von Abschlussarbeiten
* eine Universität mit vielfältigen angewandten Forschungsschwerpunkten, darunter Tumorforschung, Synthetische Mikrobiologie, Neurowissenschaften und Geowissenschaften, sowie einer breiten Palette an Einrichtungen und Angeboten
Kontakt für weitere Informationen Martin Becker )
Wir fördern Frauen und fordern sie deshalb ausdrücklich zur Bewerbung auf. In Bereichen, in denen Frauen unterrepräsentiert sind, werden Frauen bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Als familienfreundliche Hochschule unterstützen wir unsere Beschäftigten bei der Vereinbarkeit von Familie und Beruf. Eine Besetzung des Arbeitsplatzes in Teilzeit sowie eine Reduzierung der Arbeitszeit ist grundsätzlich möglich. Menschen mit Behinderung im Sinne des SGB IX (§ 2, Abs. 2, 3) werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Bewerbungs- und Vorstellungskosten werden nicht erstattet.
Bitte bewerben Sie sich bis zum ausschließlich über den unten stehenden Bewerbungs-Button.