Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ML-basierte Pipelines für Protein-Design und optimiere Bindungen in biologischen Kontexten.
- Unternehmen: Einer der ältesten und größten Arbeitgeber in Europa mit interdisziplinärer Forschung.
- Vorteile: Doktoratsmöglichkeiten, flexible Arbeitszeiten, Homeoffice und Unterstützung bei der Work-Life-Balance.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Chancengleichheit und Vielfalt.
- Warum dieser Job: Arbeite an innovativen AI-Projekten und gestalte die Zukunft der Biotechnologie.
- Qualifikationen: Master-Abschluss in Bioinformatik oder verwandten Bereichen und Programmierkenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Wir sind eine der größten und ältesten Universitäten in Europa und einer der wichtigsten Arbeitgeber in unserer Region. Unser breites Fächerspektrum, die dynamische Entwicklung unserer Hauptforschungsbereiche und unsere zentrale Lage in Köln machen uns attraktiv für Studierende und Forschende aus der ganzen Welt. Das Cologne Institute for Information Systems (CIIS) führt interdisziplinäre Forschung an der Schnittstelle von Informationssystemen, künstlicher Intelligenz und realen Anwendungsbereichen durch. Im Rahmen einer aufkommenden Forschungsinitiative zur KI-gesteuerten Proteindesign bieten wir eine Position für einen Doktoranden (f/m/x) am Lehrstuhl von Professor Dr. Detlef Schoder.
IHRE AUFGABEN
- Entwicklung und Erweiterung von ML-basierten Proteindesign-Pipelines zur Vorhersage und Optimierung von Bindungen in PPI-Kontexten
- Leitung der Optimierung von Proteinbindern für vordefinierte biologische Ziele
- Integration von physikbasierten Bewertungsfunktionen in ML-Pipelines
- Entwurf und Bewertung hybrider Bewertungsansätze, die AI-abgeleitete und physikbasierte Merkmale unter Verwendung experimenteller und in-silico Datensätze kombinieren
- Teilnahme an internationalen Proteindesign-Benchmarks und Wettbewerben
- Anwendung der entwickelten Methoden auf Biologika und therapeutische Designanwendungen
IHR PROFIL
- Masterabschluss in Bioinformatik, Computational Biology, Informatik, Informationssystemen oder einem verwandten Bereich
- Erfahrung mit mindestens einem der folgenden Bereiche ist sehr wünschenswert: Strukturbiologie / Proteinmodellierung, Computational Chemistry oder Biophysik, Generative Modelle oder Repräsentationslernen
- Solide Programmierkenntnisse, Bereitschaft zu lernen, agentische KI-Ansätze
- Solide Kenntnisse in ML, Pipelines, multivariater Statistik, DNN-Ansätzen
- Fortgeschrittene Englischkenntnisse (Deutsch ist von Vorteil, aber nicht erforderlich)
WIR BIETEN
- Die Möglichkeit, einen Doktortitel in einem interdisziplinären Forschungsumfeld zu verfolgen
- Ein vielfältiges Arbeitsumfeld mit Chancengleichheit
- Unterstützung bei der Vereinbarkeit von Beruf und Familie
- Gesundheitsmanagement-Angebote
- Flexible Arbeitszeitmodelle, Position geeignet für Jobsharing
- Die Möglichkeit, remote zu arbeiten
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 dem 1. Juni 2026 in Teilzeit (27,88 Stunden pro Woche) verfügbar und bis zum 31. März 2028 befristet. Wenn der Bewerber die relevanten Gehaltsanforderungen erfüllt und die entsprechenden persönlichen Qualifikationen hat, 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 ohne Foto unter: Website. Die Referenznummer lautet Wiss2604-11. Die Bewerbungsfrist endet am 25. Mai 2026. Für weitere Anfragen wenden Sie sich bitte an Professor Dr. Detlef Schoder (schoder@wim.uni-koeln.de) oder Souphaphone Phanpaseuth (phanpaseuth@wim.uni-koeln.de) und werfen Sie einen Blick auf unsere FAQs.
Doctoral Researcher / Research Assistant in AI-driven protein design (f/m/x) Cologne Institute for Information Systems (CIIS) Arbeitgeber: Universität zu Köln
Die Universität zu Köln ist ein herausragender Arbeitgeber, der eine vielfältige und inklusive Arbeitsumgebung bietet, in der Chancengleichheit und berufliche Weiterentwicklung gefördert werden. Als Teil des renommierten Cologne Institute for Information Systems (CIIS) haben Sie die Möglichkeit, in einem interdisziplinären Forschungsumfeld zu arbeiten und Ihre Doktorarbeit in einem zukunftsweisenden Bereich der KI-gesteuerten Proteindesigns zu verfolgen. Flexible Arbeitszeitmodelle und Unterstützung bei der Vereinbarkeit von Beruf und Familie machen die Universität zu Köln zu einem attraktiven Arbeitsplatz für talentierte Forscher.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Doctoral Researcher / Research Assistant in AI-driven protein design (f/m/x) Cologne Institute for Information Systems (CIIS) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Mach dir eine Liste von Fragen, die du im Vorstellungsgespräch stellen möchtest. Das zeigt dein Interesse und hilft dir, herauszufinden, ob die Stelle wirklich zu dir passt.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Fragen vor, die speziell für die Position als Doktorand in der KI-gesteuerten Protein-Design-Forschung relevant sind. Zeig, dass du die nötigen Fähigkeiten und das Wissen hast!
✨Tipp Nummer 3
Nutze Networking! Sprich mit aktuellen oder ehemaligen Mitarbeitern des CIIS, um Insider-Informationen zu bekommen. Das kann dir einen Vorteil verschaffen und dir helfen, dich besser auf das Gespräch vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung die richtige Anlaufstelle erreicht und du alle geforderten Unterlagen einreichst.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Doctoral Researcher / Research Assistant in AI-driven protein design (f/m/x) Cologne Institute for Information Systems (CIIS) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erkläre, warum du dich für die Position interessierst und was dich motiviert, Teil unseres Teams zu werden.
Betone deine relevanten Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine Erfahrungen im Bereich Bioinformatik oder verwandten Feldern hervorhebst. Zeig uns, wie deine Fähigkeiten in ML, Programmierung oder Proteinmodellierung zu unserer Forschung passen.
Halte es strukturiert und klar:Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, was du zu bieten hast!
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere Website einzureichen! Das macht es für uns einfacher, alles zu verwalten und sicherzustellen, dass deine Unterlagen an die richtige Stelle gelangen.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Universität zu Köln vorbereitet
✨Verstehe die Forschungsrichtung
Mach dich mit den aktuellen Trends und Herausforderungen im Bereich der KI-gesteuerten Proteindesigns vertraut. Lies aktuelle Publikationen und Studien, um zu zeigen, dass du nicht nur die Grundlagen verstehst, sondern auch die neuesten Entwicklungen in diesem spannenden Feld verfolgst.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Überlege dir konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in deinem Lebenslauf erwähnt hast, und sei bereit, diese im Detail zu erläutern. Zeige, wie deine Programmierkenntnisse und dein Wissen über ML-Modelle in der Praxis angewendet wurden, um Probleme zu lösen oder innovative Ansätze zu entwickeln.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und der Forschung am CIIS. Frage beispielsweise nach den spezifischen Herausforderungen, die das Team derzeit bewältigt, oder nach den Möglichkeiten zur Zusammenarbeit mit anderen Forschungsbereichen.
✨Sprich über Teamarbeit
Da interdisziplinäre Zusammenarbeit ein wichtiger Bestandteil der Forschung ist, sei bereit, über deine Erfahrungen in der Teamarbeit zu sprechen. Betone, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen, und wie du deine Fähigkeiten in einem Teamumfeld einbringen kannst.
