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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Deep Learning Lösungen für Genomdaten und arbeite an innovativen Forschungsprojekten.
- Arbeitgeber: Eine der ältesten und größten Universitäten Europas mit einem dynamischen Forschungsteam.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten und Unterstützung bei der Vereinbarkeit von Beruf und Familie.
- Andere Informationen: Vielfältige Arbeitsumgebung mit hervorragenden Karrierechancen und einem starken Fokus auf Zusammenarbeit.
- Warum dieser Job: Nutze modernste Technologien, um einen echten Einfluss auf die biomedizinische Forschung zu haben.
- Gewünschte Qualifikationen: PhD in Informatik oder verwandtem Bereich und Erfahrung mit Python und AI/ML-Frameworks.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 50000 - 65000 € pro Jahr.
Institut für Genetik und den Exzellenzcluster für Altersforschung (CECAD) sucht einen Deep Learning Engineer (f/m/x), um das Team bei der Untersuchung von Genomen und deren Veränderungen im Alter und bei der Krebsentwicklung zu unterstützen. Diese Kernfinanzierte Position hat einen starken kollaborativen Fokus und das Ziel, Deep Learning-Infrastrukturen für Omics-Daten im Labor und darüber hinaus aufzubauen.
IHRE AUFGABEN
- Enge Zusammenarbeit mit anderen Labormitgliedern, um theoretische Konzepte in praktische Codes umzuwandeln
- Technische Anleitung für Junior-Mitglieder und Praktikanten bereitstellen
- Implementierung und Evaluierung modernster Techniken und Algorithmen des maschinellen Lernens und Deep Learning, mit starkem Fokus auf Omics-Daten
- Entwicklung und Test neuer Algorithmen, oft von akademischen Arbeiten zu funktionierendem Code
- Erstellung interner Werkzeuge zur Beschleunigung der Forschung, wie automatisierte Evaluierungsrahmen, Datenanmerkungswerkzeuge oder spezialisierte Bibliotheken
IHRE QUALIFIKATIONEN
- Doktortitel in Informatik, Bioinformatik, Künstlicher Intelligenz oder einem verwandten Bereich oder gleichwertige Erfahrung
- Solides Verständnis der Grundlagen des maschinellen Lernens, einschließlich gängiger Algorithmen, Modelltraining und Evaluierungstechniken
- Erfahrung mit Python-Programmierung und mindestens einem AI/ML-Framework (z.B. TensorFlow, PyTorch)
- Kenntnisse in Datenwissenschaftskonzepten wie Datenvorverarbeitung, Merkmalsauswahl und explorativer Analyse
- Kenntnisse in biomedizinischer Datenwissenschaft
- Neugier und Bereitschaft, aufkommende AI-Domänen im biomedizinischen Bereich zu erkunden
- Sehr gute zwischenmenschliche und kommunikative Fähigkeiten; insbesondere die Fähigkeit, effektiv in einer vielfältigen, kollaborativen und interdisziplinären Forschungsumgebung zu arbeiten
- Fließend in Englisch - schriftlich und mündlich (Deutsch ist nicht erforderlich)
WIR BIETEN
- Die Möglichkeit, Schulungen in modernen Methoden zur Anwendung von Deep Learning auf Genomdaten und deren Integration zu erhalten
- Ein vielfältiges Arbeitsumfeld mit Chancengleichheit
- Unterstützung bei der Vereinbarkeit von Beruf und Familie
- Umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten
- Angebote zum betrieblichen Gesundheitsmanagement
- Flexible Arbeitszeitmodelle
Die Universität zu Köln fördert Chancengleichheit und Vielfalt. Frauen werden gemäß dem Gleichstellungsgesetz des Landes Nordrhein-Westfalen bevorzugt berücksichtigt. Wir begrüßen ausdrücklich Bewerbungen von allen geeigneten Kandidaten unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Behinderung, Alter, sexueller Orientierung und Identität.
Die Stelle ist ab sofort in Vollzeit (39,83 Stunden pro Woche) verfügbar. Die Stelle ist zunächst befristet bis zu einem bestimmten Datum mit der Möglichkeit einer Verlängerung. Wenn der Bewerber die relevanten Gehaltsanforderungen und persönlichen Qualifikationen erfüllt, richtet sich das Gehalt nach der Entgeltgruppe 13 TV-L des Tarifvertrags für den öffentlichen Dienst in Deutschland.
Bitte bewerben Sie sich online mit Nachweis der erforderlichen Qualifikationen und einem Motivationsschreiben (ohne Foto) unter: Die Referenznummer ist Wiss. Die Bewerbungsfrist ist . Für weitere Anfragen wenden Sie sich bitte an Professor Dr. Anna Poetsch und werfen Sie einen Blick auf unsere FAQs.
Deep Learning Engineer for Omics Data (f/m/x) Arbeitgeber: Universität zu Köln
Kontaktperson:
Universität zu Köln HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Deep Learning Engineer for Omics Data (f/m/x)
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze jede Gelegenheit, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Besuche Konferenzen, Meetups oder Workshops und sprich mit anderen über deine Interessen im Bereich Deep Learning und Omics-Daten. Oft ergeben sich die besten Jobchancen durch persönliche Kontakte!
✨Zeige deine Projekte!
Hast du an spannenden Projekten gearbeitet? Teile sie auf Plattformen wie GitHub oder in deinem Portfolio. Zeige, was du kannst und wie du theoretische Konzepte in praktische Lösungen umsetzt. Das macht dich für Arbeitgeber viel attraktiver!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Technische Interviews können knifflig sein. Übe häufige Fragen zu Machine Learning und Deep Learning, und sei bereit, deine Denkweise zu erklären. Wir empfehlen dir, auch an Coding-Challenges teilzunehmen, um dein Wissen aufzufrischen und zu zeigen, dass du fit im Programmieren bist.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du an der Stelle als Deep Learning Engineer interessiert bist, bewirb dich direkt über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert an die richtigen Leute gelangt. Lass uns gemeinsam die Zukunft der Genomforschung gestalten!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Deep Learning Engineer for Omics Data (f/m/x)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Motivationsschreiben. Erkläre, warum du dich für die Stelle als Deep Learning Engineer interessierst und was dich an der Forschung im Bereich Omics Daten fasziniert.
Betone deine technischen Fähigkeiten: Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in Python und den gängigen AI/ML-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch klar hervorhebst. Wir wollen wissen, wie du theoretische Konzepte in praktische Lösungen umsetzt!
Teamarbeit ist der Schlüssel: Da wir in einem kollaborativen Umfeld arbeiten, solltest du deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit anderen betonen. Zeig uns, wie du technische Anleitung gegeben hast oder wie du in interdisziplinären Teams gearbeitet hast.
Bewirb dich über unsere Website: Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere Website einzureichen! Das macht es uns einfacher, deine Unterlagen zu verwalten und sicherzustellen, dass du alle erforderlichen Informationen bereitstellst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Universität zu Köln vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen von Deep Learning
Mach dich mit den grundlegenden Konzepten des Deep Learning vertraut, insbesondere in Bezug auf Omics-Daten. Sei bereit, über spezifische Algorithmen und Techniken zu sprechen, die du in der Vergangenheit verwendet hast, und wie sie auf die Forschung des Instituts angewendet werden können.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Überlege dir konkrete Projekte oder Erfahrungen, bei denen du theoretische Konzepte in funktionierenden Code umgesetzt hast. Zeige, wie du Herausforderungen gemeistert hast und welche Tools oder Frameworks du dabei eingesetzt hast, um deine Lösungen zu entwickeln.
✨Zeige Teamfähigkeit und Kommunikationsskills
Da die Position eine enge Zusammenarbeit mit anderen Labormitgliedern erfordert, ist es wichtig, deine Fähigkeit zur Teamarbeit und Kommunikation zu betonen. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich in einem interdisziplinären Team gearbeitet hast.
✨Frage nach den nächsten Schritten
Am Ende des Interviews solltest du Fragen stellen, um dein Interesse an der Position zu zeigen. Frage nach den aktuellen Projekten im Labor oder wie das Team die neuesten Entwicklungen im Bereich der Bioinformatik und KI integriert. Das zeigt, dass du proaktiv und engagiert bist.