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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle neuro-symbolische Methoden in der Computational Phylogenetics und arbeite an innovativen Modellen.
- Arbeitgeber: ZHAW Zürich University of Applied Sciences mit einem Fokus auf Lebenswissenschaften.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, persönliche Entwicklung und ein unterstützendes Arbeitsumfeld.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Karrierechancen und einem Fokus auf Nachhaltigkeit.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines spannenden Projekts, das die Zukunft der Genomforschung prägt.
- Gewünschte Qualifikationen: MSc in Informatik oder verwandten Bereichen, starke Programmierkenntnisse, idealerweise in Rust oder C++.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 38000 - 55000 € pro Jahr.
In diesem spannenden PhD-Projekt entwickeln Sie neuro-symbolische Methoden, die das mechanistische Fundament der klassischen Phylogenetik beibehalten und die repräsentative Vielfalt von genomischen großen Sprachmodellen (gLLMs) integrieren.
Ihre Rolle:
- Genomische Sequenzen werden als sich entlang binärer phylogenetischer Bäume entwickelnd modelliert durch stochastische string-wertige Substitutions- und Einfüge-Löschprozesse (indel).
- Gegeben eine Menge gegenwärtiger Sequenzen sind klassische Inferenzprobleme in der Phylogenetik: (i) Homologieinferenz (ii) Baum-Inferenz und (iii) Rekonstruktion der Vorfahren-Sequenz.
- Ein zentraler Fokus unserer jüngsten Arbeiten war die Entwicklung schneller frequentistischer indel-unabhängiger Ansätze für diese Probleme.
- Für die Handhabbarkeit müssen die Modelle in den meisten Fällen annehmen, dass Residuen unabhängig über Standorte hinweg evolvieren.
- In Wirklichkeit werden Mutationswahrscheinlichkeiten durch den Sequenzkontext beeinflusst, einschließlich positionsspezifischer struktureller und funktioneller Einschränkungen.
- In den letzten Jahren hat die Konvergenz von computergestützter Biologie und datengestützten Methoden zur Entwicklung von gLLMs geführt, die Sequenzkontextabhängigkeiten modellieren können.
- Aufbauend auf unserer bisherigen Arbeit ist es unser Ziel, neuro-symbolische Methoden zu entwickeln, die das mechanistische Fundament der klassischen Phylogenetik beibehalten und die repräsentative Vielfalt von gLLMs integrieren.
- Als PhD-Student werden Sie Mutationsmodelle entwerfen, Inferenzalgorithmen entwickeln, diese in unserem Rust-Code-Basis implementieren und die Methoden durch Simulation und mit realen Daten evaluieren.
Ihr Profil:
- Sie sollten einen MSc in Informatik, Computational Science, Computational Biology, Statistik / Angewandte Mathematik oder einem verwandten quantitativen Bereich haben, mit einem starken Hintergrund in:
- Algorithmen, insbesondere kombinatorische Optimierung
- Stochastische Modellierung
- Computational inferential statistics
- Programmierung, idealerweise in Rust und/oder C++
- Kenntnisse in Phylogenetik und/oder ein Verständnis von neuronalen Netzwerken sind von Vorteil.
Vorteile:
- Arbeitsplatzkultur
- Work-Life-Balance
- Diversität und Inklusion
- Persönliche Entwicklung
- Umwelt-, Wirtschafts- und soziale Nachhaltigkeit
- Gesundheitsmanagement
Kontakt:
- Dr. Manuel Gil, Co-Leiter FS Bioinformatik, manuel.gil@zhaw.ch
- Jocelyn Schaad, Recruiting Manager, jocelyn.schaad@zhaw.ch
2026-04-16 Temporär ZHAW Zurich University of Applied Sciences Wädenswil, Zürich 8820
PhD position in Computational Phylogenetics 100 % Arbeitgeber: ZHAW Zurich University of Applied Sciences
Kontaktperson:
ZHAW Zurich University of Applied Sciences HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: PhD position in Computational Phylogenetics 100 %
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Computational Phylogenetics in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – das kann dir wertvolle Einblicke geben.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Wir empfehlen, deine Antworten laut zu üben, damit du selbstbewusst und klar kommunizieren kannst.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für das Thema! Wenn du über deine Projekte sprichst, bringe deine Begeisterung rüber. Das macht einen großen Unterschied und zeigt, dass du wirklich an der Position interessiert bist.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit bekommt. Und vergiss nicht, deine Unterlagen gut zu strukturieren und auf die Anforderungen der Stelle abzustimmen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: PhD position in Computational Phylogenetics 100 %
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Motivation für die PhD-Stelle zu verdeutlichen. Lass uns wissen, warum du gerade bei StudySmarter arbeiten möchtest und was dich an der Forschung begeistert.
Betone deine relevanten Fähigkeiten: Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in Algorithmen, stochastischer Modellierung und Programmierung klar hervorhebst. Wir suchen nach jemandem, der nicht nur die Theorie versteht, sondern auch praktische Erfahrungen mitbringt – also zeig uns, was du drauf hast!
Referenzen und Artikel: Wenn du relevante Artikel oder Projekte hast, die deine Fähigkeiten unter Beweis stellen, füge sie hinzu! Das gibt uns einen besseren Einblick in deine bisherigen Arbeiten und wie sie zu unserem Projekt passen könnten.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alles reibungslos läuft und wir deine Unterlagen schnellstmöglich bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei ZHAW Zurich University of Applied Sciences vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen der Phylogenetik
Mach dich mit den grundlegenden Konzepten der Phylogenetik vertraut, insbesondere mit homology inference und tree inference. Zeige im Interview, dass du die Mechanismen hinter den Modellen verstehst und wie sie in deinem Projekt angewendet werden können.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Algorithmen, stochastischen Modellen und inferenzieller Statistik. Übe, deine Kenntnisse in diesen Bereichen klar und präzise zu erklären, um dein Fachwissen zu demonstrieren.
✨Zeige deine Programmierkenntnisse
Da Programmierung in Rust und/oder C++ wichtig ist, bringe Beispiele für Projekte oder Erfahrungen mit, die deine Fähigkeiten in diesen Sprachen zeigen. Sei bereit, über spezifische Herausforderungen zu sprechen, die du beim Programmieren gelöst hast.
✨Frage nach der Teamkultur
Stelle Fragen zur Teamdynamik und zur Arbeitskultur. Das zeigt dein Interesse an einer positiven Zusammenarbeit und hilft dir, herauszufinden, ob die Umgebung zu dir passt. Es ist wichtig, dass du dich in deinem zukünftigen Team wohlfühlst.