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Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI) wurde 1988 als gemeinnützige Public-Private-Partnership (PPP) gegründet. Das DFKI verbindet wissenschaftliche Spitzenleistung und wirtschaftsnahe Wertschöpfung mit gesellschaftlicher Wertschätzung. Das DFKI forscht seit über 30 Jahren an KI für den Menschen und orientiert sich an gesellschaftlicher Relevanz und wissenschaftlicher Exzellenz in den entscheidenden zukunftsorientierten Forschungs- und Anwendungsgebieten der Künstlichen Intelligenz. In der internationalen Wissenschaftswelt zählt das DFKI zu den wichtigsten „Centers of Excellence“.
Die Forschungsgruppe Data Science and its Applications sucht zwei Mitarbeiter*innen (m/w/d) für ein Projekt zur Anwendung von KI-Methoden auf hochdimensionale biomedizinische Daten, um das Verständnis von biologischen Prozessen im Zusammenhang mit kardiovaskulären Erkrankungen zu fördern.
Dieses spannende Projekt umfasst hochgranulare Daten, die im Rahmen der Gutenberg-Gesundheitsstudie - einer prospektiven Kohortenstudie an einer repräsentativen Stichprobe (N=15.000) der Mainzer Bevölkerung - erhoben wurden, einschließlich Genotypisierung, DNA-Methylierung, Transkriptomik, Proteomik und umfangreicher zeitlich variabler klinischer Informationen.
Unser Hauptziel ist es, die Prozesse hinter kardialen Ereignissen, einschließlich Atherosklerose und Atherothrombose, zu verstehen. Dies hängt von einer umfassenden Charakterisierung klinischer Proben ab, um komplexe pathophysiologische Mechanismen in verschiedenen Krankheitssituationen zu entschlüsseln. Daher wird die Aufgabe - an der Schnittstelle zwischen moderner biomedizinischer Forschung und künstlicher Intelligenz - multidimensionale Datensätze auf Protein-, Lipid- und Metaboliten-Ebene zusammen mit Bioinformatik-Workflows, maschinellem Lernen und Multi-omics-Datenintegration nutzen.
Um dies zu erreichen, möchten wir unser vielfältiges und wachsendes Team erweitern und suchen Forscher/Postdocs (m/w/d), die mit uns an der Spitze der biomedizinischen Forschung arbeiten.
Unsere Anforderungen
- Erfahrung mit einem Forschungszyklus und dem Verfassen wissenschaftlicher Veröffentlichungen
- Gute Kenntnisse in Python (idealerweise pytorch), R oder Julia
- Erfahrung in der Anwendung von maschinellem Lernen/AI auf längsschnittliche Multi-omics-Daten oder Nachweis der Fähigkeit, dies zu tun
- Bereitschaft zur Zusammenarbeit in einem multidisziplinären Team
- Beherrschung der englischen Sprache (schriftlich und mündlich)
Für Senior Researcher/Postdoc: Promotion in Datenwissenschaft, Bioinformatik, Biostatistik, Informatik, Mathematik oder verwandten Disziplinen
Für Researcher/Postdoc: Msc in Datenwissenschaft, Bioinformatik, Biostatistik, Informatik, Mathematik oder verwandten Disziplinen
Für Junior Research: BSc in Datenwissenschaft, Bioinformatik, Biostatistik, Informatik, Mathematik oder verwandten Disziplinen
Wünschenswerte Fähigkeiten
- Nachgewiesene Kenntnisse in mindestens einem der folgenden Bereiche:
- Wissensgraphen
- Transferlernen (vorzugsweise mit OMICS-Daten)
- Erklärbare KI
- Repräsentatives Lernen
- Hybrides/mechanistisches maschinelles Lernen
- Hintergrund oder Interesse an molekularer Epidemiologie, Bioinformatik oder Biostatistik
Was Sie erwarten können
- Zusammenarbeit in einem wirkungsvollen Projekt in einem multidisziplinären, vielfältigen, internationalen und motivierten Team
- Arbeit an hochaktuellen wissenschaftlichen und gesellschaftlichen Themen unter Verwendung etablierter Biodatenbanken
- Ein technisch anspruchsvolles, innovatives und professionelles Arbeitsumfeld an einem der herausragenden IT-Standorte in Deutschland
- Wettbewerbsfähige Vergütung und Sozialleistungen
- Exzellentes Netzwerk mit hervorragenden Kontakten in Industrie und Forschung
- Flexible Arbeitszeiten und Arbeiten von zu Hause aus
Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber und Gleichgestellte werden bei gleicher Eignung besonders berücksichtigt. Das DFKI beabsichtigt, den Anteil von Frauen im Wissenschaftsbereich zu erhöhen und fordert deshalb Frauen ausdrücklich auf, sich zu bewerben.
