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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Deep Learning Lösungen für Genomdaten und unterstütze ein innovatives Forschungsteam.
- Arbeitgeber: Eine der ältesten und größten Universitäten Europas mit vielfältigen Karrieremöglichkeiten.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, umfangreiche Weiterbildung und Unterstützung bei der Vereinbarkeit von Beruf und Familie.
- Andere Informationen: Dynamisches, diverses Umfeld mit exzellenten Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Arbeite an bahnbrechenden Projekten in der Biomedizin und forme die Zukunft der Forschung.
- Gewünschte Qualifikationen: PhD oder gleichwertige Erfahrung in Informatik, Bioinformatik oder KI erforderlich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 47000 - 60000 € pro Jahr.
Wir sind eine der größten und ältesten Universitäten in Europa und einer der wichtigsten Arbeitgeber in unserer Region. Unser breites Fächerangebot, die dynamische Entwicklung unserer Hauptforschungsbereiche und unsere zentrale Lage in Köln machen uns attraktiv für Studierende und Forschende aus aller Welt. Wir bieten eine Vielzahl von Karrieremöglichkeiten in Wissenschaft, Technologie und Verwaltung.
Die Poetsch-Gruppe sucht einen Deep Learning Engineer (f/m/x), um das Team bei der Untersuchung von Genomen und deren Veränderungen im Alterungsprozess und bei der Krebsentwicklung zu unterstützen. Dies ist eine kerngestützte Position mit starkem kollaborativem Fokus und dem Ziel, Deep-Learning-Infrastrukturen auf Omics-Daten für das Labor und darüber hinaus aufzubauen.
Verantwortlichkeiten- Enge Zusammenarbeit mit anderen Labormitgliedern, um theoretische Konzepte in praktische Codes umzuwandeln
- Technische Anleitung für Junior-Mitglieder und Praktikanten bereitstellen
- Implementierung und Evaluierung modernster Methoden des maschinellen Lernens und Deep Learnings 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, Datenannotationswerkzeuge oder spezialisierte Bibliotheken
- 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, Merkmalsextraktion und explorativer Analyse
- Kenntnisse in biomedizinischer Datenwissenschaft
- Neugier und Bereitschaft, aufkommende KI-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)
- Gelegenheit, 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 des betrieblichen Gesundheitsmanagements
- 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 befristet bis zum 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: Link. Die Referenznummer lautet Wiss2604-09. Der Bewerbungsschluss ist der Datum.
Für weitere Anfragen wenden Sie sich bitte an Professor Dr. Anna Poetsch (Email) und werfen Sie einen Blick auf unsere FAQs.
Deep Learning Engineer for Omics Data (f/m/x) Arbeitgeber: University of Cologne
Kontaktperson:
University of Cologne 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 Leidenschaft für Deep Learning und Omics-Daten. Oft sind es persönliche Kontakte, die dir den entscheidenden Vorteil bei der Jobsuche verschaffen.
✨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 gibt potenziellen Arbeitgebern einen Einblick in deine Fähigkeiten und deinen kreativen Ansatz.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Technische Interviews können knifflig sein, also übe häufige Fragen und Probleme, die in deinem Bereich vorkommen. Nutze Online-Ressourcen oder Mock-Interviews, um dein Wissen über Machine Learning und Deep Learning zu festigen. So bist du bestens vorbereitet, wenn es darauf ankommt!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir bei StudySmarter empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird. Außerdem hast du die Möglichkeit, dich über aktuelle Stellenangebote und Entwicklungen in unserem Unternehmen auf dem Laufenden zu halten.
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. Erzähl uns, 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 und welche Erfahrungen du mit maschinellem Lernen hast.
Teamarbeit ist der Schlüssel: Da wir in einem kollaborativen Umfeld arbeiten, ist es wichtig, dass du deine Teamfähigkeit betonst. Teile Beispiele, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast, um komplexe Probleme zu lösen oder neue Ideen zu entwickeln.
Bewirb dich über unsere Website: Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere offizielle Website einzureichen! Dort findest du alle notwendigen Informationen und kannst sicherstellen, dass deine Unterlagen vollständig sind. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei University of Cologne vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen von Deep Learning
Mach dich mit den grundlegenden Konzepten des Deep Learning vertraut, insbesondere im Kontext von Omics-Daten. Sei bereit, spezifische Algorithmen und Techniken zu diskutieren, die du in deinen bisherigen Projekten verwendet hast.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Überlege dir konkrete Projekte oder Erfahrungen, bei denen du Machine Learning oder Deep Learning erfolgreich angewendet hast. Zeige, wie du theoretische Konzepte in funktionierenden Code umgesetzt hast und welche Herausforderungen du dabei überwunden hast.
✨Zeige Teamfähigkeit und Kommunikationsskills
Da die Position eine enge Zusammenarbeit mit anderen Labormitgliedern erfordert, sei bereit, Beispiele für deine Teamarbeit und deine Fähigkeit zur technischen Anleitung von Junior-Mitgliedern zu geben. Betone, wie du in einem interdisziplinären Umfeld kommunizierst.
✨Frage nach den zukünftigen Projekten
Bereite Fragen vor, die dein Interesse an den aktuellen und zukünftigen Forschungsprojekten der Poetsch-Gruppe zeigen. Dies zeigt nicht nur dein Engagement, sondern hilft dir auch, mehr über die Erwartungen und Ziele der Gruppe zu erfahren.