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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte und implementiere harmonisierte Datenabläufe für Forschungsprojekte.
- Arbeitgeber: Technische Universität München, ein führendes Forschungsinstitut.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein wettbewerbsfähiges Gehalt.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines innovativen Projekts zur Verbesserung der Immunologie durch Datenmanagement.
- Gewünschte Qualifikationen: Masterabschluss in einem relevanten Bereich und Erfahrung mit Lebenswissenschaften.
- Andere Informationen: Engagierte Zusammenarbeit mit Forschern an drei Universitäten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 42000 - 60000 € pro Jahr.
Das Munich Data Science Institute (MDSI) und der Collaborative Research Center LETSimmun (TRR 338) suchen gemeinsam einen Data Steward (Vollzeit, ab dem frühestmöglichen Zeitpunkt), um das Forschungsdatenmanagement an der Technischen Universität München (TUM) zu unterstützen. Die Position ist bis zum 30. Juni 2029 befristet.
Der DFG-geförderte Transregionale Collaborative Research Center TRR 338 - LETSimmun verfolgt einen strategischen und ganzheitlichen Ansatz zur Lymphozyten-Engineering, mit dem Ziel, innovative Engineering-Technologien und therapeutische Ziele zu erkunden, zu entwickeln und zu kombinieren.
Das MDSI ist ein integratives Forschungsinstitut an der TUM mit einem interdisziplinären Fokus auf Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Ein Schwerpunkt liegt auf dem Forschungsdatenmanagement (RDM), wo MDSI aktiv dazu beiträgt, wie Daten über Disziplinen und Anwendungsbereiche hinweg gespeichert, verwaltet und analysiert werden können.
Wir suchen einen engagierten Data Steward, der als zentraler Ansprechpartner für das Forschungsdatenmanagement innerhalb von LETSimmun und als Teammitglied am MDSI fungiert. Der Data Steward spielt eine Schlüsselrolle bei der Unterstützung eines kohärenten Forschungsdatenmanagements über Projekte hinweg, ermöglicht Interoperabilität zwischen verschiedenen Datensätzen und fördert den Wissensaustausch über institutionelle und disziplinäre Grenzen hinweg.
Zu den Aufgaben gehören:
- Entwurf und Implementierung harmonisierter Datenworkflows zur Sicherstellung der Datenqualität, Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit
- Unterstützung bei der Sammlung, Kuratierung, Integration und Dokumentation verschiedener Datensätze
- Entwicklung gemeinsamer Richtlinien und Best Practices für Datenintegrität, Versionskontrolle und langfristige Speicherung
- Koordination der Aktivitäten im Forschungsdatenmanagement innerhalb des Projekts und zwischen den kooperierenden Universitäten
- Unterstützung bei der Einarbeitung und Schulung von Forschern in gute Praktiken des Forschungsdatenmanagements
- Förderung des Wissensaustauschs und Beitrag zum Aufbau einer nachhaltigen Gemeinschaft von Praktikern
Voraussetzungen:
- Masterabschluss oder höher in Immunologie, Biologie, Bioinformatik, Datenwissenschaft oder einem verwandten Bereich mit starkem Fokus auf Datenhandling
- Erfahrung mit lebenswissenschaftlichen oder immunologischen Forschungsdaten
- Kenntnisse über Datenrepositorien, Metadatenstandards und relevante Forschungs-IT-Infrastrukturen
- Starke Kommunikations- und zwischenmenschliche Fähigkeiten sowie die Fähigkeit, mit Forschern, Datenwissenschaftlern und IT-Spezialisten über disziplinäre und institutionelle Grenzen hinweg zu arbeiten
- Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Englischkenntnisse
- Erfahrung in kollaborativen Forschungsumgebungen ist wünschenswert
Was wir bieten:
- Wirkungsvolle Arbeit: Eine zentrale Rolle bei der Gestaltung nachhaltiger Datenpraktiken für ein interuniversitäres Immunologie-Forschungsprojekt
- Kollaborative Umgebung: Enge Zusammenarbeit mit Forschern und Datenprofis an drei Universitäten
- Berufliche Entwicklung: Möglichkeiten zur Weiterentwicklung der Expertise in FAIR-Daten, lebenswissenschaftlicher Datenverwaltung und interinstitutionellen Forschungsinfrastrukturen
- Flexible Arbeitsbedingungen: Flexible und hybride Arbeitsarrangements, vorbehaltlich der institutionellen Vorschriften
- Vergütung: Gehalt gemäß TV-L (z.B. E13), abhängig von Qualifikationen und Erfahrung
Wenn Sie interessiert sind, senden Sie bitte Ihre Bewerbung bis Montag, den 06. April 2026, mit einem Anschreiben (einschließlich Ihres frühestmöglichen Startdatums), Lebenslauf, relevanten Zeugnissen und Referenzen per E-Mail an: application@mdsi.tum.de (Bitte fügen Sie alle Dokumente als eine einzige PDF-Datei bei und verwenden Sie die Betreffzeile: MDSI TRR338 LETSimmun Data Steward).
Die TUM setzt sich dafür ein, den Anteil von Frauen in ihrer Belegschaft zu erhöhen, und ermutigt daher ausdrücklich Frauen zur Bewerbung. Die Position ist für Personen mit Behinderungen geeignet. Bewerber mit Behinderungen werden bei im Wesentlichen gleicher Qualifikation und Eignung bevorzugt.
Für weitere Fragen wenden Sie sich bitte an Dr. Magdalena Nauerth (m.nauerth@tum.de).
Data Steward (f/m/d) Munich Data Science Institute and LETSIMMUN (TRR 338) - Technische Universität München (TUM) Arbeitgeber: Technische Universität München (TUM)
Kontaktperson:
Technische Universität München (TUM) HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Steward (f/m/d) Munich Data Science Institute and LETSIMMUN (TRR 338) - Technische Universität München (TUM)
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Nutze LinkedIn und andere Netzwerke, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Informationen über die Position oder das Unternehmen, um einen persönlichen Eindruck zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor, indem du häufige Fragen durchgehst und deine Antworten übst. Denk daran, auch eigene Fragen zu stellen, um dein Interesse zu zeigen und mehr über die Rolle zu erfahren.
✨Tipp Nummer 3
Nutze unsere Website, um dich direkt zu bewerben. Das zeigt dein Engagement und gibt dir die Möglichkeit, dich von anderen Bewerbern abzuheben. Außerdem kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung alle geforderten Unterlagen enthält.
✨Tipp Nummer 4
Netzwerke aktiv! Besuche Veranstaltungen oder Webinare, die sich mit Datenmanagement oder Immunologie beschäftigen. So kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und vielleicht sogar Insider-Infos über offene Stellen erhalten.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Steward (f/m/d) Munich Data Science Institute and LETSIMMUN (TRR 338) - Technische Universität München (TUM)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle, warum du dich für die Stelle als Data Steward interessierst. Lass uns wissen, was dich motiviert und wie du zu unserem Team passen würdest.
Struktur ist alles: Achte darauf, dass dein Lebenslauf und dein Anschreiben klar strukturiert sind. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, was du drauf hast!
Beweise deine Fähigkeiten: Nutze konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten im Umgang mit Forschungsdaten zu demonstrieren. Zeig uns, wie du in der Vergangenheit zur Datenqualität und -dokumentation beigetragen hast.
Bewerbung über unsere Website: Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere Website einzureichen! Das macht es für uns einfacher, alle Unterlagen zu verwalten und sicherzustellen, dass nichts verloren geht. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Technische Universität München (TUM) vorbereitest
✨Verstehe die Rolle des Data Stewards
Mach dich mit den spezifischen Aufgaben und Verantwortlichkeiten eines Data Stewards vertraut. Überlege dir, wie deine Erfahrungen in der Datenverwaltung und -analyse zu den Anforderungen der Position passen.
✨Bereite Beispiele vor
Denke an konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, die zeigen, wie du Datenqualität, Interoperabilität und Reproduzierbarkeit sichergestellt hast. Diese Geschichten helfen dir, deine Fähigkeiten während des Interviews zu demonstrieren.
✨Kenntnis der FAIR-Prinzipien
Informiere dich über die FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) und sei bereit, darüber zu sprechen, wie du diese in deiner Arbeit umsetzen würdest. Das zeigt dein Engagement für gute Datenpraktiken.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Teamdynamik und die Projekte zu erfahren, an denen du arbeiten würdest.