1 Postdoc (m/f/d) in Deep Learning / Reinforcement Learning

Das Deutsche Institut für Ernährungsforschung Potsdam-Rehbrücke (DIfE) ist Mitglied der Leibniz-Gemeinschaft. Die Mission des Instituts besteht darin, experimentelle und klinische Forschung im Bereich Ernährung und Gesundheit durchzuführen, um die molekularen Grundlagen ernährungsabhängiger Krankheiten zu verstehen und neue Strategien zur Behandlung und Prävention zu entwickeln.

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 ernährungsassoziierten Biomarkern zu ermöglichen. Wir streben an, zur personalisierten Prävention und Behandlung chronischer Krankheiten beizutragen und unser Verständnis der Mechanismen, die ihrer Entwicklung zugrunde liegen, zu erweitern. Zwei methodische Schwerpunkte sind digitale N-of-1-Studien und tiefenlernbasierte Modellierung multimodaler biomedizinischer Daten.

Wir suchen einen hochmotivierten Wissenschaftler mit Expertise in Deep Learning / Reinforcement Learning, um unser Team zu verstärken.

Aufgaben:

• Entwicklung, Implementierung und Anwendung von digitalen Zwillingen und RL-Agenten basierend auf multimodalen Gesundheitsdaten für personalisierte Empfehlungen zu Ernährungs- und anderen Gesundheitsverhalten zur Verbesserung der Gesundheit.
• Zusammenarbeit mit Forschern für kausale Inferenz zur gemeinsamen Entwicklung von Methoden zur Analyse multimodaler digitaler N-of-1-Studien (patientenberichtete Ergebnisse, tragbare Geräte, Bilder, Audio, Omics-Daten), die kausale Inferenz und Deep Learning verknüpfen.
• Entwicklung von Methodologien für individuelle Inferenz großer epidemiologischer Studien (z. B. EPIC Potsdam Studie, Deutsche Nationale Kohortenstudie) einschließlich Omics-Daten.
• Implementierung der entwickelten Modelle für multimodale Studien, die auf der StudyU-Plattform mit Partnern in Deutschland, Australien, den USA, Südkorea und Ghana durchgeführt werden.
• 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, Softwareentwicklern und Laborspezialisten bei der Gestaltung neuer Studien und der Analyse bestehender Daten.

Fähigkeiten und Anforderungen:

• Exzellenter Master- und Doktortitel mit nachgewiesener Expertise in Deep Learning / Multimodal Learning / Reinforcement Learning.
• Publikationsnachweis auf führenden Konferenzen im Bereich maschinelles Lernen.
• Expertise 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:

• Die Möglichkeit, Ihr eigenes Forschungsprofil in den oben beschriebenen spannenden Forschungsthemen zu entwickeln.
• Ein dynamisches, internationales und interdisziplinäres Forschungsumfeld sowie hervorragende Arbeitsbedingungen und herausragende technische Ausstattung.
• Anstellung mit Vergütung nach TV-L, Stufe 13, plus jährlicher Sonderzahlung und betrieblicher Altersvorsorge.
• Familienfreundliche Arbeitsbedingungen (Zertifikat „audit berufundfamilie“).
• Unterstützung der Mobilität mit einem Jobticket für die Nutzung des öffentlichen Nahverkehrs.
• Standort in der Nähe der pulsierenden Stadt Berlin, mit guter Erreichbarkeit mit öffentlichen Verkehrsmitteln oder Auto.
• 30 Tage Urlaub.
• Teilnahme am Mitarbeiterbenefitprogramm („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.