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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Entwicklung von Bildverarbeitungs-Pipelines zur Analyse von Antibiotika-Wirkungen auf Einzelzellebene.
- Arbeitgeber: Führendes Forschungslabor in der Infektionsbiologie mit innovativer Technologie.
- Mitarbeitervorteile: Zugang zu umfangreichen Daten, internationale Zusammenarbeit und wettbewerbsfähiges Gehalt.
- Andere Informationen: Dynamisches, interdisziplinäres Team mit exzellenten Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Antibiotika-Forschung und mache einen echten Unterschied in der Medizin.
- Gewünschte Qualifikationen: PhD in Computer Vision oder verwandten Disziplinen und Erfahrung in der Bildanalyse.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 50000 - 70000 € pro Jahr.
Antibiotika-Tests werden nach wie vor durch Messungen der Hemmung des Zellwachstums definiert. Wir zielen darauf ab, dieses Paradigma zu ersetzen, indem wir die Wirkung von Antibiotika auf Einzelzellebene quantifizieren.
Die wissenschaftliche Zielsetzung: Unser Labor hat eine großangelegte Live-Cell-Imaging-Plattform etabliert, die Hunderte Millionen einzelner Bakterien während der Antibiotika-Exposition verfolgt (Nature Microbiology, 2026). Diese Plattform ermöglicht systematische Bewertungen von Zehntausenden experimenteller Bedingungen über bakterielle Arten, klinische Stämme und verschiedene Arzneimittelbehandlungen hinweg. Diese Experimente erfassen die Antibiotika-Aktivität in Echtzeit auf der Ebene einzelner Zellen. Dennoch bleibt ein Großteil der biologischen Informationen, die in diesen Daten eingebettet sind, unerforscht. Der nächste Schritt besteht darin, diese Zeitraumbilder in genaue Einzelzelltrajektorien und anschließend in Modelle der Antibiotika-Reaktionen umzuwandeln, die direkte Relevanz für die Arzneimittelentwicklung und die Patientenbehandlung haben.
Wir (boecklab.com) suchen einen Wissenschaftler, der das rechnerische Rückgrat dieses Programms definiert.
Das Profil:
- Doktorat in Computer Vision, Computational Biology, Physik oder einem verwandten Fachgebiet
- Nachgewiesene Expertise in der Bildanalyse und im Umgang mit großangelegten Bilddatensätzen
- Starke Expertise im Deep Learning (Segmentierung und Architektur von Basis-Modellen)
- Nachgewiesene Fähigkeit zur Planung und Durchführung technischer Projekte
- Wissenschaftliche Unabhängigkeit mit klarem Interesse an biologischen Mechanismen und klinischer Übersetzung
- Kollaborative Denkweise mit Begeisterung für Mentoring und Lehre von Nachwuchswissenschaftlern
- Fließend in Englisch
Die Rolle:
Der erfolgreiche Kandidat wird die rechnerische Einzelzell-Imaging-Plattform leiten. Dazu gehört das Entwerfen robuster Segmentierungs- und Verfolgungspipelines, die Entwicklung von Klassifikatoren für Wachstum und Lebensfähigkeit sowie die Etablierung skalierbarer Rahmenbedingungen über verschiedene bakterielle Arten hinweg. Die Rolle umfasst auch die Identifizierung dynamischer Phänotypen, die Definition von Beschreibungen der Antibiotika-Reaktion und die Integration dieser Messungen in Modelle. Der Kandidat wird Doktoranden co-betreuen, zu Förderanträgen beitragen und technische Führungsarbeit im rechnerischen Teil innerhalb eines hochgradig interdisziplinären Forschungsumfelds leisten.
Was wir bieten:
- Zugang zu mehreren hundert Terabyte an Bilddaten und starker rechnerischer Infrastruktur
- Intellektuelles Eigentum an der rechnerischen Pipeline mit der Möglichkeit, deren wissenschaftliche Richtung zu gestalten
- Co-Betreuung von Doktoranden und Co-Autorenschaft, wo dies angemessen ist
- Direkte translationale Integration durch Arzneimittelentwicklung und klinische Forschungskooperationen
- Aktive Unterstützung für das Projekt, Förderanträge und Entwicklung eines unabhängigen wissenschaftlichen Profils
- Ein internationales, englischsprachiges, hochmodernes Forschungsumfeld
- Wettbewerbsfähiges Gehalt und hohe Lebensqualität in der Schweiz (einschließlich Gesundheitsversorgung und Kinderbetreuung)
Postdoctoral Fellow (Project Leader) – Computational Image Science in Infection Biology Arbeitgeber: Department of Biomedicine
Kontaktperson:
Department of Biomedicine HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Postdoctoral Fellow (Project Leader) – Computational Image Science in Infection Biology
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze jede Gelegenheit, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Besuche Konferenzen, Workshops oder lokale Meetups und sprich mit anderen Forschern. Oft sind es persönliche Kontakte, die dir den entscheidenden Vorteil bei der Jobsuche verschaffen.
✨Zeige deine Leidenschaft!
Wenn du dich in Vorstellungsgesprächen präsentierst, lass deine Begeisterung für das Thema durchscheinen. Erkläre, warum du dich für die Forschung im Bereich der Bildwissenschaften interessierst und wie du zur Weiterentwicklung beitragen kannst. Authentizität kommt immer gut an!
✨Bereite dich auf technische Fragen vor!
Da du in einem hochspezialisierten Bereich arbeitest, sei bereit, technische Fragen zu beantworten. Übe, wie du deine Erfahrungen mit Bildanalyse und Deep Learning klar und präzise erklären kannst. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktisch anwenden kannst.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir bei StudySmarter haben viele spannende Stellenangebote. Wenn du dich über unsere Website bewirbst, hast du die besten Chancen, direkt ins Gespräch zu kommen. Lass uns gemeinsam an deiner Karriere arbeiten!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Postdoctoral Fellow (Project Leader) – Computational Image Science in Infection Biology
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Motivation und Leidenschaft für die Position zu vermitteln. Lass uns wissen, warum du genau zu unserem Team passt.
Betone deine relevanten Erfahrungen: Stell sicher, dass du deine Erfahrungen in der Bildanalyse und im Umgang mit großen Datensätzen klar hervorhebst. Wir suchen jemanden, der nicht nur die Theorie kennt, sondern auch praktische Fähigkeiten mitbringt.
Sei konkret bei deinen Projekten: Wenn du über frühere Projekte sprichst, sei spezifisch! Erkläre, welche Technologien du verwendet hast und welche Ergebnisse du erzielt hast. Das hilft uns, deine Expertise besser einzuschätzen.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und effizient bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Department of Biomedicine vorbereitest
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in der Bildverarbeitung und den spezifischen Technologien, die im Labor verwendet werden, vertraut. Zeige während des Interviews, dass du die Grundlagen der Bildanalyse und die Herausforderungen bei der Arbeit mit großen Datensätzen verstehst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Bildanalyse und im Deep Learning demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du technische Probleme gelöst hast, um deine wissenschaftliche Unabhängigkeit zu unterstreichen.
✨Zeige Teamgeist
Da die Rolle auch das Co-Management von Doktoranden umfasst, ist es wichtig, deinen kollaborativen Ansatz zu betonen. Bereite dich darauf vor, über deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit anderen Forschern zu sprechen und wie du jüngere Wissenschaftler unterstützt hast.
✨Frage nach der Vision des Projekts
Zeige dein Interesse an der langfristigen wissenschaftlichen Richtung des Projekts. Stelle Fragen zur zukünftigen Entwicklung der Bildgebungsplattform und wie deine Rolle dazu beitragen kann, die klinische Übersetzung voranzutreiben. Das zeigt dein Engagement und deine Begeisterung für die Forschung.