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Doktorand/in für \'\'Systems and Computational Biology\'\'

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Das Helmholtz Zentrum München ist Mitglied einer der europaweit führenden Forschungsorganisationen - der Helmholtz Gemeinschaft Deutscher Forschungszentren e. V. Ziel unserer Forschung ist es, Gesundheitsrisiken für Mensch und Umwelt frühzeitig zu erkennen, Mechanismen der Krankheitsentstehung zu entschlüsseln und Konzepte zur Prävention und Therapie von Erkrankungen zu entwickeln. Heutige Omics-Datensätze sind reich an Informationen, die allerdings häufig nicht optimal ausgewertet werden, sondern oft nur auf statistische Korrelationen untersucht werden. Sobald detailliertes Wissen über das untersuchte System vorhanden ist, können modellbasierte Analysen mehr Informationen aus diesen Daten ziehen. Für diese Analysen nutzen wir mathematische und computergestützte Methoden die auf mechanistischer Modellierung mittels gewöhnlicher Differentialgleichungen basieren, sowie auf Konzepten des maschinellen Lernens und der Optimierung. Der Doktorand wird vor allem zur Entwicklung und Implementierung solcher Methoden, aber auch zur deren Anwendung auf Experimentaldaten beitragen. Zu den Anwendungsgebieten gehören die Parameterschätzung für große Differentialgleichungsmodelle von krebsrelevanten Signalwegen sowie die modellbasierte Analyse von Hochdurchsatzeinzelzelldaten zur Untersuchung der Einzelzellvariabilität. Bei der Datenanalyse mittels großskaliger Differentialgleichungsmodellen stellen die Rechenzeitanforderungen eine große Herausforderung dar. Deshalb wird der Doktorand effiziente Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens (z.B. stochastische Gradientenverfahrung, mini-batch-Optimierung) für die Parameterschätzung von Differentialgleichungsmodellen anpassen und für die Nutzung in parallelen Rechnersystemen implementieren.

Das Institut of Computational Biology sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine/n

Doktorand/in für ''Systems and Computational Biology'' (2016/3241)

Ihre Aufgaben
- Entwicklung effzienter Methoden für die (großskalige) modellbasierte Analyse von Omics-Daten
- Implementierung der Methoden und Modelle in MATLAB und C/C++ für die Nutzung auf (verteilten) parallelen Rechnersystemen
- Anwendung der entwickelten Methoden auf Experimentaldaten, z.B. RNAseq und Massenzytometrie
- Kooperation mit Partnern aus der Biologie und der Medizin Ihre Qualifikation
- Master/Diplom in Mathematik, Physik, Informatik, Bioinformatik oder verwandten Fachbereichen
- ausgezeichnete Programmierkenntnisse, Idealerweise in C/C++
- Erfahrung im Hochleistungsrechnen und (verteilter) paralleler Programmierung (z.B. OpenMP, MPI) ist von grossem Vorteil
- Erfahrung mit Linux/Unix Systemen ist von Vorteil
- gute Kenntnisse in dynamischen Systemen und Optimierung
- gutes Englisch in Wort und Schrift
- Interesse an der Interaktion mit Kollegen in einem interdisziplinären Arbeitsumfeld

Unser Angebot
- Tätigkeit in einer innovativen, gut ausgestatteten und wissenschaftlich stimulierenden Umgebung
- umfangreiches Fortbildungsangebot
- zunächst für drei Jahre befristetes Arbeitsverhältnis und eine Vergütung nach TV EntgO Bund (EG 13 50 %). Zusätzlich besteht die Möglichkeit einer Zulagengewährung in Höhe von 15 %, falls die hierfür erforderlichen Voraussetzungen erfüllt sind.

Im Rahmen der Tätigkeit werden besondere Kenntnisse und Erfahrungen zur eigenen wissenschaftlichen Qualifizierung erworben.

Das Helmholtz Zentrum München als Träger des Bayerischen Frauenförderpreises sowie des Total E-Quality Zertifikates strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an und fordert deshalb qualifizierte Interessentinnen auf, sich zu bewerben. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt.

Kontaktdaten


Art des Bewerbungszugangs
Wir freuen uns auf Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse, zwei Referenzen) über unseren Online- Bewerberfragebogen.

 
Kontakt für Bewerbungen
Dr Jan Hasenauer
Telefon: 089 3187-2788

Helmholtz Zentrum München
Deutsches Forschungszentrum für Gesundheit und Umwelt (GmbH)
Institute of Computational Biology
Ingolstädter Landstraße 1
85764 Neuherberg

Details der Stellenanzeige


Arbeitszeit
Vollzeit
Vertragslaufzeit
Befristete Anstellung
Stellentyp
Promotionsstelle
Berufserfahrung
Berufserfahrung nicht vorausgesetzt
Region
Deutschland (Bayern)
Arbeitsort
85764 Neuherberg
Fachgebiet
Geowissenschaften, Biologie & Life Sciences