Promotionsstelle (all genders) in Computational Biology und Deep Learning für Spatial Omiks - Gemeinsam besser. Fürs Leben. Wir sind das Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf (UKE) – und stehen…

Wir sind ein neu geförderter Juniorverbund (BMFTR-Fördermaßnahme „Zukunft eHealth") aus Computational Scientists, Pathologinnen und Pathologen, sowie Nephrologinnen und Nephrologen am UKE Hamburg und an der Uniklinik RWTH Aachen, mit einem Partner an der Universitas Mercatorum in Rom. Unser Ziel ist es, mithilfe von Spatial Transkriptomik, digitaler Histopathologie und klinischen Daten die molekularen Grundlagen glomerulärer Nierenerkrankungen zu verstehen. Die Stelle wird gemeinsam von Dr. Robin Khatri und Dr. Lucia Testa geleitet.

Ihre Aufgaben:

• Sie entwickeln computergestützte und maschinelle Lernverfahren, um Spatial Omikdaten unterschiedlicher Auflösungen und Technologien zu analysieren und zu integrieren, die Gewebeorganisation zu charakterisieren.
• Ein Ziel ist datengetrieben, die molekulare Heterogenität von Nierenerkrankungen herzuleiten und mit klinischen Messgrößen in Beziehung zu setzen.
• Je nach Hintergrund und Interesse liegt der Schwerpunkt Ihres Projekts entweder auf der Integration und Analyse räumlicher Omikdaten oder auf Deep-Learning-Methoden, die die höherdimensionale Struktur von Gewebe nutzen.
• Die Methoden werden auf einer gut charakterisierten Kohorte humaner Nierenbiopsien angewendet, gemeinsam mit unseren Partnern evaluiert und als Open-Source Software veröffentlicht.
• Sie präsentieren Ihre Ergebnisse auf internationalen Konferenzen und publizieren in begutachteten Fachzeitschriften.

Diese Position ist mit 65 % der regelmäßigen wöchentlichen Arbeitszeit für 36 Monate befristet zu besetzen und soll zum 1. Januar 2027 (oder zum nächstmöglichen Zeitpunkt) besetzt werden.

Das bieten wir:

• Eine vollständig finanzierte Promotionsstelle in einem neu eingerichteten, BMFTR-geförderten Juniorverbund mit klar definiertem Forschungsprogramm und eigenen Mitteln für Reisen und Konferenzen.
• Arbeit an aktuellen KI-Methoden mit direkter klinischer Relevanz.
• Zugang zu umfangreichen multimodalen biomedizinischen Datensätzen und moderner GPU-Infrastruktur.
• Enge Zusammenarbeit mit Klinikerinnen und Klinikern, Biologinnen und Biologen sowie KI-Forschenden in einem stark interdisziplinären Umfeld.
• Möglichkeit zur Publikation in führenden internationalen Fachzeitschriften und auf Konferenzen.
• Faire und transparente Vergütung nach unserem Tarifvertrag TVöD/VKA (63.600 € - 91.100 €) unter Berücksichtigung von Qualifikationen und Berufserfahrung.
• Gezielte und individuelle Weiterentwicklung auf Fach- und Projektebene ist gegeben, so bieten wir eine langfristige Perspektive in einem sinnstiftenden Umfeld.
• Umfangreiche Fort- und Weiterbildungsprogramme an unserer UKE-Akademie für Bildung und Karriere.
• Möglichkeiten zur Mitgestaltung unserer Personalpolitik „UKE INside“ in berufsgruppen- und hierarchieübergreifenden Projekten.
• Nachhaltig unterwegs: Zuschüsse zum Deutschlandticket als Jobticket und Dr. Bike Fahrradservice.
• Ausgezeichnete Gesundheits-, Präventions- und Sportangebote.
• Familienfreundliches Arbeitsumfeld: Kooperation zur Kinderbetreuung, kostenlose Ferienbetreuung, Beratung für Beschäftigte mit pflegebedürftigen Angehörigen.
• Krisensicherer Arbeitsplatz, sinnstiftende Tätigkeit, wertschätzendes Miteinander.
• Strukturierte Einarbeitung und offener Wissensaustausch im Team.
• Unser Mitarbeitenden Restaurant bietet eine reiche Auswahl an kulinarischen Angeboten; weitere Angebote gibt es in den „Health Kitchen“ Cafés und Bistros und in einem Supermarkt direkt auf dem Gelände.

Darauf freuen wir uns:

• Abgeschlossenes Masterstudium (oder gleichwertig) in Bioinformatik, Informatik, Computational Biology, Physik, Mathematik, Statistik oder einem verwandten quantitativen Fach.
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit den wissenschaftlichen Python Bibliotheken; Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks (PyTorch oder vergleichbar) wird vorausgesetzt.
• Solide Grundlagen in Statistik und maschinellem Lernen sowie Interesse an geometrischem oder topologischem Deep Learning, Graph Neural Networks oder verwandten Methoden.
• Erfahrung mit Einzelzell- oder Spatial Omikdaten oder mit Computational Pathology ist von Vorteil, aber keine Voraussetzung.
• Interesse an biomedizinischen Fragestellungen und Bereitschaft zur engen Zusammenarbeit mit Klinikerinnen und Klinikern sowie experimentell arbeitenden Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern.
• Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Deutschkenntnisse sind nicht erforderlich.
• Selbstständige, sorgfältige und teamorientierte Arbeitsweise.

Wir leben Diversität und schätzen Vielfalt. Wir bieten ein Arbeitsumfeld, das unabhängig von Alter, Geschlecht, sexueller Identität, Behinderung, ethnischer und sozialer Herkunft oder Religion gleiche Chancen ermöglicht. Dieses bestätigen wir mit dem Beitritt zur Charta der Vielfalt. Wir streben ausdrücklich eine Erhöhung des Anteils von Frauen in Führungspositionen an, insbesondere beim wissenschaftlichen Personal in Forschung und Lehre. Gleiches gilt im Falle einer Unterrepräsentation eines Geschlechts im ausschreibenden Bereich. Personen mit Schwerbehinderung werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung vorrangig berücksichtigt.