Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte und implementiere harmonisierte Datenabläufe für Forschungsprojekte.
- Unternehmen: Technische Universität München, ein führendes Forschungsinstitut.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein wettbewerbsfähiges Gehalt.
- Weitere Informationen: Engagierte Zusammenarbeit mit Forschern an drei Universitäten.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines innovativen Projekts zur Verbesserung der Immunologie durch Datenmanagement.
- Qualifikationen: Masterabschluss in einem relevanten Bereich und Erfahrung mit Lebenswissenschaften.
Das prognostizierte 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)
Die Technische Universität München (TUM) bietet als Arbeitgeber im Bereich IT-Sicherheit ein inspirierendes Arbeitsumfeld, das von einer starken Forschungsorientierung und einem hohen Sicherheitsstandard geprägt ist. Mit flexiblen Arbeitszeiten, umfangreichen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten sowie einem breiten Gesundheitsangebot fördert die TUM die persönliche und berufliche Entwicklung ihrer Mitarbeiter. Zudem profitieren Sie von einer hervorragenden Anbindung an öffentliche Verkehrsmittel und einer unterstützenden Unternehmenskultur, die Vielfalt und Chancengleichheit schätzt.
Kontaktdaten:
Technische Universität München (TUM) Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Steward (f/m/d) Munich Data Science Institute and LETSIMMUN (TRR 338) - Technische Universität München (TUM) erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Technische Universität München (TUM) zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Steward (f/m/d) Munich Data Science Institute and LETSIMMUN (TRR 338) - Technische Universität München (TUM) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Data Steward (f/m/d) Munich Data Science Institute and LETSIMMUN (TRR 338) - Technische Universität München (TUM) bei Technische Universität München (TUM) gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Technische Universität München (TUM) vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Technische Universität München (TUM) entscheidend sein!
