2 Postdocs (m/f/d) / CPN

Das Deutsche Institut für Ernährungsforschung Potsdam-Rehbrücke (DIfE) ist Mitglied der Leibniz-Gemeinschaft. Die Mission des Instituts besteht darin, experimentelle und klinische Forschung in den Bereichen Ernährung und Gesundheit durchzuführen, um die molekularen Grundlagen ernährungsabhängiger Krankheiten zu verstehen und neue Strategien zur Behandlung und Prävention zu entwickeln. Das DIfE arbeitet mit dem Deutschen Zentrum für Diabetesforschung (DZD) zusammen.

Die Abteilung für Computational Precision Nutrition entwickelt Methoden und Software zur Analyse von Daten auf Bevölkerungsebene und individueller Ebene, um personalisierte Gesundheitsempfehlungen basierend auf Ernährungsgewohnheiten, Verhaltensweisen und diätbezogenen Biomarkern zu ermöglichen. Wir streben an, zur Prävention und Behandlung chronischer Krankheiten beizutragen und das Verständnis ihrer Mechanismen zu vertiefen. Zwei methodische Schwerpunkte sind digitale N‑of‑1-Studien und tiefenlernbasierte Modellierung multimodaler biomedizinischer Daten.

Wir suchen zwei hochmotivierte Wissenschaftler mit Fachkenntnissen in Kausaler Inferenz / Statistik / Deep Learning / Bioinformatik zur Verstärkung unseres Teams.

Aufgaben können Folgendes umfassen:

• Entwicklung von Methoden zur Analyse multimodaler digitaler N‑of‑1-Studien (patientenberichtete Ergebnisse, tragbare Geräte, Bilder, Audio), die kausale Inferenz und Deep Learning verknüpfen
• Entwicklung von Methoden für individuelle Inferenz großer epidemiologischer Studien (z.B. EPIC Potsdam Studie, Deutsche Nationale Kohortenstudie) einschließlich Omics-Daten
• Beitrag zur Softwareentwicklung der StudyU-Plattform für digitale N‑of‑1-Studien
• Durchführung von End-to-End-Datenanalysen, einschließlich Qualitätskontrolle, Datenintegration und Inferenz von Omics-Daten (z.B. Transkriptomik, Epigenomik, Metabolomik)
• Entwicklung klarer Datenvisualisierungen, Berichte und schriftlicher Zusammenfassungen zur Kommunikation von Ergebnissen – sowohl für wissenschaftliche Publikationen als auch für Studienteilnehmer und Patienten
• Zusammenarbeit mit Klinikern, Epidemiologen und Laborspezialisten bei der Gestaltung neuer Studien und der Analyse bestehender Daten

Voraussetzungen und Fähigkeiten:

• Exzellenter Master- und Doktortitel mit nachgewiesener Expertise in mindestens einem der folgenden Bereiche: Kausale Inferenz, Statistik, Deep Learning, Bioinformatik
• Expertise mit Deep Learning-Frameworks
• Kenntnisse in Programmiersprachen wie R oder Python
• Erfahrung mit fortgeschrittenen Deep Learning-Frameworks und Open-Source-Softwareentwicklung
• Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, in interdisziplinären Teams zu arbeiten

Wir bieten:

• Ein dynamisches, internationales und interdisziplinäres Forschungsumfeld mit hervorragenden Arbeitsbedingungen und herausragender technischer Ausstattung
• Anstellung mit Vergütung nach TV‑L, Stufe 13, plus jährlicher Sonderzahlung und betrieblicher Altersvorsorge
• Familienfreundliche Arbeitsbedingungen (Zertifikat „audit berufundfamilie“) und Unterstützung der Mobilität mit einem Jobticket für den öffentlichen Nahverkehr
• Standort in der Nähe der pulsierenden Stadt Berlin, gut erreichbar mit öffentlichen Verkehrsmitteln oder Auto
• 30 Tage Urlaub
• Teilnahme am Mitarbeiter-Benefits-Programm („Corporate Benefits“)

Die ausgeschriebenen Stellen sind zunächst für 3 Jahre verfügbar. Wir fördern die Beschäftigung von Menschen mit Schwerbehinderungen und setzen uns für Chancengleichheit ein. Bewerber mit Schwerbehinderungen werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt berücksichtigt.