Independent Research Group Leaders (f/m/d) for Computational RNA Biology

Wir suchen einen herausragenden Wissenschaftler in der frühen Karriere, um ein unabhängiges Forschungsprogramm in der Computational RNA Biology aufzubauen und theoretische, rechnergestützte und KI-basierte Ansätze zu entwickeln, um zu verstehen, wie RNAs und RNA-bindende Proteine die Genregulation, Proteinfunktion, subzelluläre Organisation, biomolekulare Kondensation und intrazellulären Transport steuern.

Eine kollaborative und offene Wissenschaftseinstellung wird erwartet. Wir erwarten von den Kandidaten, dass sie ein innovatives und international wettbewerbsfähiges Forschungsprogramm in mindestens einem der folgenden Bereiche etablieren:

• Modellierung von RNA in biologischen Systemen: Entwicklung von mathematischen, multiskalaren und agentenbasierten Modellen, um zu verstehen, wie RNAs und Ribonukleoprotein (RNP) Assemblierungen die Genexpression, das Zellverhalten und die subzelluläre Organisation regulieren. Integration von Transkriptomik, Ribonomik, Interaktomik, struktureller Biologie und Bildgebungsdatensätzen in prädiktive rechnergestützte Rahmenwerke. Anwendung von atomistischen Simulationen, grobkörniger Modellierung, RNA-Faltungsprognose, RNA-Protein- und RNA-kleine Molekül-Interaktionsmodellierung, Polymerphysik und statistischer Inferenz zur Untersuchung von RNA-Struktur, -Funktion, -Transport und regulatorischen Mechanismen in Gesundheit und Krankheit.
• KI und maschinelles Lernen für RNA-Biologie: Entwicklung von Deep Learning, Graph Neural Networks, generativer KI und RNA-Grundlagenmodellen zur Analyse großangelegter Omics-, räumlicher Transkriptomik, Ribonomik und Bildgebungsdatensätze. Anwendung von KI zur Vorhersage von RNA-Struktur, -Lokalisation, regulatorischen Funktionen, RNA-Protein-Interaktionen, Kondensatbildung und den Auswirkungen von Mutationen und krankheitsassoziierten Störungen auf RNA-abhängige Regulation oder zelluläre Organisation.
• Integrative strukturelle und räumliche RNA-Biologie: Integration multimodaler Datensätze einschließlich Cryo-EM, Cryo-ET, Superauflösungsmikroskopie, Einzelmolekül-Bildgebung, räumlicher Omik, CLIP-basierter Interaktionskarten und großangelegter Bildgebungsdatensätze für umfassende Modellierung von RNA-haltigen molekularen Assemblierungen und subzellulärer Architektur. Entwicklung skalierbarer Visualisierungs-, Analyse- und Softwarelösungen für RNA-zentrierte Zellbiologie.

FIAS und SCALE setzen sich dafür ein, eine Arbeitsplatzkultur zu fördern, die Gleichheit, Vielfalt und Inklusion unterstützt. Wir ermutigen ausdrücklich qualifizierte Personen zur Bewerbung, unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer oder sozialer Herkunft, Religion, Behinderung, Alter oder sexueller Orientierung. Schwerbehinderte Personen mit gleichen Qualifikationen werden bevorzugt.

Ihre Bewerbung: Bitte reichen Sie Ihre Bewerbung einschließlich Lebenslauf, Forschungsstatement über vergangene Erfolge und zukünftige Pläne (nicht mehr als 4 Seiten) sowie eine Liste der annotierten Top 5 Publikationen bis zum 30. August 2026 über unser Online-Portal ein. Die Kandidaten werden zu einem Symposium für eine Präsentation und ein Interview eingeladen.

Für weitere Fragen wenden Sie sich bitte an:

• Wissenschaftliche Fragen: Prof. Michaela Müller-McNicoll
• Administrative Fragen: Meike Taplik

Über uns:

Über FIAS: Das Frankfurt Institute for Advanced Studies (FIAS) ist ein Zentrum für theoretische und rechnergestützte Forschung, das sich der Lösung komplexer wissenschaftlicher Herausforderungen widmet. Wir sind Vorreiter eines interdisziplinären Ansatzes, der fortschrittliche theoretische Methoden in den Natur- und Lebenswissenschaften sowie rechnergestützte Methoden zur Modellierung komplexer selbstorganisierender Systeme der Natur nutzt.

SCALE: Der SCALE Cluster of Excellence ist eine dynamische Forschungsinitiative in Frankfurt, die sich mit den grundlegenden Prinzipien der zellulären Selbstorganisation beschäftigt. Wir untersuchen, wie molekulare Interaktionen komplexe zelluläre Funktionen hervorrufen. Unsere Arbeit ist hochgradig interdisziplinär und vereint Fachwissen aus Biochemie, Molekularbiologie, Physik und computergestützter Wissenschaft.