Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe ein Promotionsvorhaben im Bereich molekularer maschineller Lernens durch.
- Arbeitgeber: Universität Münster, eine innovative Institution mit hoher Lebensqualität.
- Mitarbeitervorteile: Umfassende Einblicke in Arzneimittelentwicklung und flexible Arbeitsbedingungen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Pharmaforschung mit KI-gestützten Methoden.
- Gewünschte Qualifikationen: Überdurchschnittlicher Hochschulabschluss in Pharmazie und Erfahrung im maschinellen Lernen.
- Andere Informationen: Vielfältige und inklusive Arbeitsumgebung mit Chancengleichheit.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 23625 - 29531 € pro Jahr.
42.500 Studierende, 7.750 Beschäftigte in Lehre, Forschung und Verwaltung, die gemeinsam Zukunftsperspektiven gestalten – das ist die Universität Münster. Eingebettet in die Atmosphäre der Stadt Münster mit ihrer hohen Lebensqualität zieht sie mit ihrem vielfältigen Forschungsprofil und attraktiven Lehrangeboten Studierende und Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus dem In- und Ausland an.
Im Institut für Pharmazeutische und Medizinische Chemie im Fachbereich Chemie und Pharmazie der Universität Münster ist zum 01.01.2026 die Stelle als
Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (E 13 TV-L 65%)
zubesetzen. Angeboten wird eine für 3 Jahre befristete Teilzeitstelle (65%).
Ihre Aufgaben:
Mit der Stelle ist die Durchführung eines Promotionsvorhabens im Bereich des molekularen maschinellen Lernens verbunden. Das Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer Methode, die es mit Hilfe unserer neuronalen Fingerprints ermöglichen soll, virtuelle Screenings durchzuführen mit gleichzeitiger Visualisierung der Ähnlichkeit von Molekülen mittels Explainable AI.
Unsere Erwartungen:
- Erforderlich ist ein überdurchschnittlicher wissenschaftlicher Hochschulabschluss in Pharmazie.
- Umfangreiche Erfahrungen im molekularen maschinellen Lernen
- Erfahrungen im computerbasierten Design von neuen Liganden
- Sichere Deutschkenntnisse in Wort und Schrift sind erforderlich.
- Sichere Englischkenntnisse in Wort und Schrift sind von Vorteil.
- Teamfähigkeit, Kommunikationsfähigkeit, Organisationsfähigkeit und eigenständige Arbeitsweise
Arbeitsumgebung
Die Arbeitsgruppe für computergestütztes Wirkstoffforschung befasst sich mit der Entwicklung und Anwendung computergestützter Methoden für das rationale Design von Arzneimitteln. Dies umfasst eine ganze Reihe von liganden- und strukturbasierten in-silico Methoden, die standardmäßig in der industriellen Pharmaforschung eingesetzt werden, wie z.B. Methoden der Chemieinformatik, virtuelles Screening und rationales Wirkstoffdesign, Docking, Homologiemodellierung und Molekulardynamik-Simulationen, aber auch die Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz. In interdisziplinärer Weise werden die in-silico Arbeiten mit der biochemischen Analyse und Synthese kleiner organischer Moleküle, und der Röntgenkristallographie kombiniert.
Ihr Gewinn:
Die/Der Bewerber*in wird umfassende Einblicke in den rationalen Entwurf und die Entwicklung von Arzneimitteln mit Hilfe computergestützter und KI-basierter Methoden gewinnen. Alle diese Methoden sind wichtige Bestandteile der Arzneimittelentwicklung und werden standardmäßig in der pharmazeutischen Industrie angewandt.
Die Universität Münster setzt sich für Chancengerechtigkeit und Vielfalt ein. Wir begrüßen alle Bewerbungen unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer oder sozialer Herkunft, der Religion oder Weltanschauung, Beeinträchtigung, Alter sowie sexueller Orientierung oder Identität. Eine familiengerechte Gestaltung der Arbeitsbedingungen ist uns ein selbstverständliches Anliegen. Bewerbungsvoraussetzungen: Frauen sind ausdrücklich willkommen. Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann freuen wir uns über Ihre Bewerbung bis zum 03.10.2025 per E-Mail als pdf an:
Prof. Dr. Oliver Koch
Universität Münster
Institut für pharmazeutische und medizinische Chemie
Kennziffer: 2025_09_08
E-Mail: oliver.koch@uni-muenster.de
Homepage: http://www.agkoch.de
Ihre Bewerbung kann nur als pdf-Datei berücksichtigt werden. Bitte beachten Sie, dass wir andere Dateiformate nicht berücksichtigen können.
Ausschreibungskennziffer bei Rückfragen: 2025_09_08
#J-18808-Ljbffr
Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (E 13 TV-L 65%) Arbeitgeber: Universität Münster

Kontaktperson:
Universität Münster HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (E 13 TV-L 65%)
✨Netzwerken, was das Zeug hält!
Nutze jede Gelegenheit, um mit Leuten aus der Branche ins Gespräch zu kommen. Besuche Konferenzen, Workshops oder einfach lokale Meetups. Je mehr Kontakte du knüpfst, desto höher sind deine Chancen, von offenen Stellen zu erfahren!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht nur auf Stellenanzeigen, sondern sprich direkt mit den Instituten oder Unternehmen, die dich interessieren. Zeig dein Interesse und frag nach möglichen Projekten oder offenen Positionen. Oft gibt es Möglichkeiten, die noch nicht ausgeschrieben sind!
✨Bereite dich auf Gespräche vor!
Mach dir Gedanken über mögliche Fragen, die dir im Vorstellungsgespräch gestellt werden könnten. Überlege dir auch, wie du deine Erfahrungen im molekularen maschinellen Lernen am besten präsentieren kannst. Übung macht den Meister!
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du an der Stelle als Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in interessiert bist, bewirb dich direkt über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert ankommt. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (E 13 TV-L 65%)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und persönliche Ansprache in deinem Anschreiben. Erkläre, warum du dich für die Stelle als wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in interessierst und was dich an unserem Institut begeistert.
Betone deine Qualifikationen: Stell sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen im molekularen maschinellen Lernen und im computerbasierten Design von Liganden klar hervorhebst. Wir wollen sehen, dass du die nötigen Skills mitbringst, um in unserem Team erfolgreich zu sein.
Achte auf die Formate: Deine Bewerbung sollte unbedingt als PDF-Datei eingereicht werden. Andere Formate können wir leider nicht berücksichtigen. Achte darauf, dass alles gut lesbar und ordentlich formatiert ist – das macht einen guten Eindruck!
Reiche deine Bewerbung rechtzeitig ein: Vergiss nicht, dass der Bewerbungsschluss der 03.10.2025 ist. Plane genug Zeit ein, um deine Unterlagen zu erstellen und einzureichen. Wir freuen uns darauf, deine Bewerbung über unsere Website zu erhalten!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Universität Münster vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dir ein genaues Bild von den Anforderungen der Stelle. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen im molekularen maschinellen Lernen und im computerbasierten Design von Liganden dazu passen. Bereite konkrete Beispiele vor, die deine Fähigkeiten unter Beweis stellen.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da es sich um eine wissenschaftliche Position handelt, sei bereit, technische Fragen zu beantworten. Informiere dich über aktuelle Trends im Bereich der KI und des molekularen maschinellen Lernens. Überlege dir, wie du deine Kenntnisse in Chemieinformatik und virtuellen Screenings am besten präsentieren kannst.
✨Zeige Teamfähigkeit und Kommunikationsskills
Die Stelle erfordert Teamarbeit und gute Kommunikationsfähigkeiten. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich im Team gearbeitet hast oder komplexe Informationen klar kommunizieren konntest. Zeige, dass du nicht nur fachlich kompetent bist, sondern auch gut mit anderen zusammenarbeiten kannst.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und der Universität Münster. Frage nach den aktuellen Projekten im Institut oder wie die Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Fachbereichen aussieht. So zeigst du, dass du dich aktiv mit der Stelle auseinandergesetzt hast.