Ihre Aufgaben
1. Forschungsaufgaben (90 %): Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens zur Erstellung genregulatorischer Netzwerke einschließlich der Prä- und Postprozessierung und der Extraktion relevanter Features für die Vorhersage Vergleichende Analysen in Genomen und Subgenomen
2. Lehraufgaben (5 %): Beteiligung an Lehrveranstaltungen des Arbeitsbereichs
3. Sonstige Aufgaben (5 %): organisatorische Mitwirkung im Arbeitsbereich
Die Beschäftigung ist der wissenschaftlichen Qualifizierung förderlich, die Gelegenheit zur wissenschaftlichen (Weiter-)Qualifikation wird gegeben. Eine Promotion auf der Stelle ist möglich. Unser Angebot
4. Vergütung nach E13 TV-L
5. befristet auf 3 Jahre (§ 2 Abs. 1 WissZeitVG; entsprechend den Vorgaben des WissZeitVG und des Vertrags über gute Beschäftigungsbedingungen kann sich im Einzelfall eine abweichende Vertragslaufzeit ergeben)
6. Vollzeit
7. interne und externe Fortbildungsmöglichkeiten
8. Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten
9. Vereinbarkeit von Familie und Beruf
10. flexible Arbeitszeiten
11. 30 Tage Urlaub bei einer 5-Tage-Woche und zusätzlich arbeitsfrei am und
12. gute Verkehrsanbindung
13. betriebliche Zusatzversorgung (VBL)
14. kollegiale Zusammenarbeit
15. offene und angenehme Arbeitsatmosphäre
16. spannende und abwechslungsreiche Tätigkeiten
Ihr Profil Das erwarten wir
17. abgeschlossenes einschlägiges wissenschaftliches Hochschulstudium (z. B. Master oder gleichwertig) in Biologie, Informatik oder verwandten Fächern
18. abgeschlossene einschlägige Promotion (bei einer Beschäftigung als Postdoc)
19. Erfahrung in der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens dokumentiert durch einschlägige Publikationen oder Abschlussarbeiten
20. fortgeschrittene Kenntnisse in Python
21. gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
22. selbstständiges, eigenverantwortliches und engagiertes Arbeiten
23. ausgeprägte Organisations- und Koordinationsfähigkeit
24. kooperativer und teamorientierter Arbeitsstil
Das wünschen wir uns
25. Erfahrung in der Analyse biologischer Daten
26. Erfahrung in der Analyse von Daten aus Pflanzen
27. Erfahrung in der Erstellung von wisssenschaftlichen Publikationen