Postdoc or PhD Candidate (f/m/x) - AI Augmented Target Discovery in Translational Kidney Disease

Bei Helmholtz München entwickeln wir bahnbrechende Lösungen für eine gesündere Gesellschaft in einer sich schnell verändernden Welt. Wir glauben, dass vielfältige Perspektiven Innovationen vorantreiben. Durch starke Partnerschaften beschleunigen wir den Transfer neuer Ideen aus dem Labor in die Praxis und verbessern das Leben. Das Computational Health Center von Helmholtz München und das Institut für Computational Biology (ICB) sind international anerkannt für die Entwicklung modernster Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens für die biomedizinische Forschung. Eingebettet in ein hochgradig internationales und interdisziplinäres Umfeld zielen wir darauf ab, komplexe Patienten- und Molekulardaten in personalisierte medizinische Lösungen für umweltbedingte Krankheiten zu übersetzen. In enger Zusammenarbeit mit Novartis Pharma AG überbrückt dieses Projekt die Lücke zwischen Wissenschaft und Industrie, um die KI-unterstützte Zielentdeckung für Nierenerkrankungen voranzutreiben.

Die Forschung kombiniert integrierte Einzelzellatlanten, Organoid-Störungsmodelle und Grundmodelle für die Einzelzelltranskriptomik, um patientenabgeleitete Daten mit präklinischer Forschung zu verbinden. Das Theis-Labor, bekannt für seine Pionierarbeit im Bereich maschinelles Lernen in der Einzelzellgenomik, sucht zwei hochmotivierte Doktoranden und/oder Postdoktoranden (f/m/x) im Bereich Maschinelles Lernen oder Computational Biology, die an diesem kollaborativen translationalen Forschungsprojekt an der Schnittstelle von Datenwissenschaft, Biologie und Medizin teilnehmen möchten.

Verantwortlichkeiten

• Erstellen und Analysieren eines translationalen Nierenerkrankungsatlas durch Integration von Einzelzelldaten über Arten und Krankheiten hinweg.
• Implementierung eines Rahmens zur Bewertung der Übertragbarkeit von Organoid-Krankheitsmodellen auf menschliche Patientendaten.
• Entwicklung großangelegter Störungs-Screening-Strategien, die kosteneffektive Technologien mit Einzelzell-RNA-seq und Bilddaten kombinieren.
• Generierung eines Nierenerkrankungs-Störungsatlas und Training von KI-Modellen zur Entwicklung führender Ansätze zur in silico Vorhersage von Störungen, während bestehende Modelle benchmarked werden.
• Beitrag zur Integration computergestützter Vorhersagen mit Validierungen im Labor, um die translativen Auswirkungen der Ergebnisse sicherzustellen.

Ihr Profil

• Derzeitige Verfolgung oder kürzlich erworbener Doktortitel, Master-Abschluss oder gleichwertig in Informatik, Bioinformatik, Computational Biology, Biologie oder einem verwandten Bereich.
• Starke Programmierkenntnisse in Datenwissenschafts-Workflows (z.B. Python, GitHub) und Motivation, moderne Deep-Learning-Frameworks (z.B. PyTorch) zu lernen und anzuwenden.
• Solides Verständnis der Molekularbiologie und starkes Interesse an komplexen Krankheitsmodellen; Erfahrung mit experimentellen Techniken ist willkommen, aber nicht erforderlich.
• Hohe wissenschaftliche Neugier und Motivation, zu KI-unterstützten Krankheitsatlanten und Störungsmodellen beizutragen, kombiniert mit hervorragenden Kommunikationsfähigkeiten und der Fähigkeit zur Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams.

Wünschenswerte Qualifikationen

• Erfahrung in der Identifizierung, Kuratierung und Integration großangelegter, multimodaler biologischer oder klinischer Datensätze.
• Vertrautheit mit der Analyse von Einzelzelldaten, Grundmodellen, multimodaler Integration, Störungsexperimenten, Organoidmodellen oder translationaler Zielentdeckung.
• Einblick in aktives Lernen, iterative Screening-Prozesse, Störungsdaten oder Schritte zur Zielidentifikation in der Arzneimittelentwicklung.

Vergütung und Bedingungen

Diese Position bietet Ihnen die Möglichkeit, Fachwissen aufzubauen und gleichzeitig wichtige berufliche Erfahrungen zu sammeln, die Ihnen helfen werden, in Ihrer wissenschaftlichen Karriere Fortschritte zu erzielen. Die Vergütung und Sozialleistungen basieren auf dem deutschen Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst auf Bundesebene (abhängig von den Qualifikationen, als Doktorand EG 13 50% oder als Postdoc EG 13 TV EntgO Bund). Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, eine Zulage zu erhalten, wenn die entsprechenden Bedingungen erfüllt sind. Die Position hat eine (anfängliche) Befristung von 4 Jahren, kann jedoch unter bestimmten Umständen verlängert werden.

Über Helmholtz München

Geschäftsführer Mike Frieser: „Wir glauben, dass Vielfalt der Schlüssel zu bahnbrechender Forschung und innovativen Lösungen ist. Unsere flexiblen Arbeitsmodelle und Remote-Optionen schaffen ein unterstützendes Umfeld für die Vereinbarkeit von Berufs- und Familienleben. Für uns ist es von großer Bedeutung, zu einer gesünderen Gesellschaft an einem so inspirierenden Arbeitsplatz beizutragen.”

Vorteile

• Wissenschaftliche Ausbildung: Helmholtz München Graduate School
• Karriereberatung: Career Center für Doktoranden
• Wissenschaftliche Ressourcen: Modernste Infrastruktur und Kernanlagen
• Gesundheitsförderung: Sport, Betriebsarzt, Initiativen zur psychischen Gesundheit
• Internationaler Mitarbeiter-Service: Unterstützung bei Umzugs- und Integrationsprozessen in Deutschland

Wie man sich bewirbt

Interessiert an einer Bewerbung? Wenn Sie Fragen haben, können Sie sich gerne an Marco Uhrig wenden, der Ihnen gerne weiterhilft. Unser Recruiting ist dezentralisiert - Ihre Bewerbung wird direkt von der Fachabteilung geprüft, in der Sie zukünftig arbeiten könnten. Weitere Informationen zu unserem Bewerbungsprozess.

Bitte senden Sie Ihre Bewerbung nur über unser Online-Bewerbungstool und mit den folgenden Dokumenten:

• Lebenslauf
• Anschreiben

Wenn Sie einen Hochschulabschluss im Ausland erworben haben, benötigen wir weitere Dokumente von Ihnen bezüglich der Vergleichbarkeit Ihres Abschlusses. Bitte beantragen Sie das Statement of Comparability for Foreign Higher Education Qualifications so früh wie möglich.

Wir setzen uns für die Förderung einer Kultur der Vielfalt ein und begrüßen Bewerbungen von talentierten Menschen unabhängig von Geschlecht, kulturellem Hintergrund, Nationalität, Ethnie, sexueller Identität, körperlichen Fähigkeiten, Religion oder Alter. Qualifizierte Bewerber mit körperlichen Behinderungen werden bevorzugt behandelt.

Erfahren Sie mehr über Vielfalt bei Helmholtz München.

Unser Engagement