DoktorandIn Lebensmitteltechnologie, Lebensmittelchemie, Bioinformatik o.Ä. - Plant Proteins and Nutrition
07.11., Wissenschaftliches Personal
Wir suchen für unser Team eine/einen Wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in (Doktorand*in) (m/w/d) im Forschungsprojekt „ProteinPredict4Food – Vorhersage der Applikationsfähigkeit von Proteinzutaten in Milchproduktalternativen“.
An der Technischen Universität München, Professur für Plant Proteins and Nutrition (Leitung: Prof. Dr. Ute Weisz) ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Stelle als wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (Doktorand*in) zu besetzen.
Zum Projekt ProteinPredict4Food
Das IGF-Projekt ProteinPredict4Food wird gemeinsam mit dem Fraunhofer IVV durchgeführt und hat zum Ziel, auf Basis chemischer, physikalisch-chemischer und technofunktioneller Eigenschaften von Proteinzutaten deren Eignung für den Einsatz in pflanzlichen Milchprodukt- und Wurstalternativen vorherzusagen.
Der TUM-Teil des Projekts (FS II) konzentriert sich auf Milch- und Joghurtalternativen und umfasst die Entwicklung von Modellformulierungen, deren analytische Charakterisierung sowie die Vorhersage der Applikationsfähigkeit mittels Supervised Machine Learning.
Ihre Aufgaben
1. Entwicklung und Herstellung von Modellformulierungen für Pflanzendrinks und Joghurtalternativen (säureinduzierte Gelierung, Emulsions- und Homogenisierungsprozesse)
2. Analytische Charakterisierung der Produkteigenschaften (u. a. Rheologie, Textur, Synärese, Farbe, Vis-kosität, Partikelgrößenverteilung, Dispersionsstabilität)
3. Datenauswertung und Modellierung mittels Supervised Machine Learning zur Vorhersage der Appli-kationsfähigkeit
4. Erstellung eines Anforderungskatalogs für Proteinzutaten in Milchproduktalternativen
5. Enge Zusammenarbeit mit dem Projektpartner Fraunhofer IVV und mit Industrievertretern aus dem projektbegleitenden Ausschuss
6. Präsentation und Publikation der Forschungsergebnisse auf wissenschaftlichen Tagungen und in Fachjournalen
Ihr Profil
7. Überdurchschnittlicher Hochschulabschluss (M.Sc.) in Lebensmitteltechnologie, Lebensmittelchemie, Ernährungswissenschaft, Bioprozesstechnik, Bioinformatik oder einem verwandten Fachgebiet
8. Fundierte Kenntnisse in Lebensmittelprozessierung, idealerweise im Bereich pflanzlicher Proteine oder fermentierter Produkte
9. Erfahrung mit instrumenteller Analytik (z. B. Rheologie, Partikelgrößenanalyse, Texturmessung)
10. Großes Interesse an Datenanalyse, statistischer Modellierung und Machine Learning (z. B. in Python)
11. Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise sowie Freude an interdisziplinärer Teamarbeit •Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Wir bieten
12. Ein hochaktuelles Forschungsthema an der Schnittstelle von Lebensmitteltechnologie, pflanzlicher Ernäh-rung und computergestützter Modellierung
13. Mitarbeit in einem interdisziplinären Forschungsverbund mit direktem Industriebezug •Moderne Laborinfrastruktur am Wissenschaftsstandort Freising-Weihenstephan
14. Möglichkeit zur Promotion an der TUM School of Life Sciences
15. Bezahlung nach TV-L
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