PhDStudent(f/m/d)inthefieldofMachineLearning&Metabolomics
Über diesen Job
Das Leibniz-Institut für Pflanzengenetik und Kulturpflanzenforschung (IPK) sucht einen engagierten PhD-Studenten (m/w/d) im Bereich Machine Learning und Metabolomics. In einem internationalen DFG-geförderten Projekt werden Sie mit Hilfe von maschinellem Lernen untersuchen, wie genetische Variationen pflanzliche Merkmale beeinflussen. Voraussetzung sind ein Masterabschluss in Bioinformatik, Data Science oder verwandten Bereichen sowie Programmierkenntnisse in Python und/oder R. Das IPK bietet ein erstklassiges Forschungsumfeld, flexible Arbeitszeiten und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten in einem internationalen Team. Bewerbungen sind bis zum 03.09.2025 möglich.
Aufgaben
- LC-MS/MS-Daten für eine qualitativ hochwertige Merkmalsextraktion verarbeiten und kuratieren
- Machine-Learning-Modelle für Massenspektrometrie- und chemometrische Daten entwerfen und trainieren
- Multi-Omik-Daten einschließlich Genomik und Transkriptomik integrieren
- Ergebnisse auf Konferenzen präsentieren und in peer-reviewed Zeitschriften publizieren
Anforderungen
- Du hast einen Master-Abschluss oder einen gleichwertigen Abschluss in Bioinformatik, Datenwissenschaft oder Systembiologie.
- Du verfügst über Programmierkenntnisse in Python und/oder R, einschließlich Bibliotheken wie scikit-learn, PyTorch und TensorFlow.
- Du hast Kenntnisse in Omik-Technologien, insbesondere in der Massenspektrometrie und Chemometrie.
- Du hast ein grundlegendes Verständnis der Molekularbiologie und Biochemie.
- Du bist stark motiviert und hast eine ausgeprägte wissenschaftliche Neugier.
- Du genießt interdisziplinäre Teamarbeit an der Schnittstelle zwischen Biologie und Datenwissenschaft.
- Du kannst selbstständig arbeiten und Datenwissenschaftsprojekte transparent verwalten und kommunizieren.
- Du hast Erfahrung in der Verarbeitung und Kuratierung von LC-MS/MS-Daten.
- Du hast Fähigkeiten in der Gestaltung und dem Training von maschinellen Lernmodellen für massenspektrometrische Daten.
- Du bist in der Lage, multi-omische Daten, einschließlich Genomik und Transkriptomik, zu integrieren.
Benefits
- Weltklasse Forschungsumgebung
- Internationale Atmosphäre
- Flexible Arbeitszeiten
- Familienfreundliche Arbeitsbedingungen
- Strukturiertes PhD-Programm
- Karriereentwicklungsmöglichkeiten
- Projektbezogene Position
- Bis zu 65% E13 TV-L
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