Postdoc Data Science - Neuroimmunologie, multiple Sklerose (m/w/d)- Universitätsklinikum Münster

☞ Universitätsklinikum Münster

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更新日: 22-10-2024

位置: Münster North Rhine-Westphalia

类别: 保健/医疗

行业: Medical Practices

水平: Mid-Senior level

工作类型: Full-time

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工作内容

Das Universitätsklinikum Münster ist eines der führenden Krankenhäuser Deutschlands. Eine solche Position erlangt man nicht nur durch Größe und medizinische Erfolge. Wichtig ist das Engagement jedes Einzelnen. Wir brauchen Ihr Engagement, um selbst im Kleinen Großes für unsere Patienten leisten zu können. Dafür bieten wir Ihnen viele Möglichkeiten, damit Sie selbst weiter wachsen können.Wir suchen für die Klinik für Neurologie mit Institut für Translationale Neurologie zum 01.01.2023 zunächst befristet auf 3 Jahre mit der Möglichkeit der Verlängerung Sie!Postdoc (gn*) NeuroimmunologyVollzeitbeschäftigt

Vergütung je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung gemäß TV-L E13

Kennziffer: 6852 - *gn=geschlechtsneutral

Unser Arbeitsgebiet (AG Univ.-Prof. Dr. rer. nat. Nicholas Schwab) umfasst entzündliche Erkrankungen des zentralen Nervensystems, speziell die multiple Sklerose. Im Rahmen der Klinik für Neurologie mit Institut für Translationale Neurologie (Direktor Univ.-Prof. Dr. med. Heinz Wiendl) arbeiten wir an der Pathogenese sowie der Behandlung dieser und anderer chronischer Autoimmunerkrankungen des Nervensystems.

Im Rahmen des Projektes sollen T- und B-Zell-Rezeptor-Sequenzen von MS-Patienten untersucht werden hinsichtlich der Frage, wie sich deren Repertoire nach der Behandlung mit dem MS-Medikament Ocrevus verändern. Die Daten des Projekts sollen es letztendlich ermöglichen, die Wirkungsweise des Medikamentes in der Behandlung der MS besser zu verstehen und möglicherweise Biomarker zu entdecken, die über die Wirksamkeit oder die Medikamentensicherheit auf der individuellen Patientenebene Auskunft geben. Im Rahmen des Projektes sollen aber auch Methoden etabliert werden, die es im translationalen Patientenkontext ermöglichen, B- und T-Zell-Rezeptordaten einheitlich und übergeordnet zu analysieren.

Mithilfe von Hochdurchsatzdaten sollen im Projekt neueste Methoden der Big-/Deep-Data-Analyse inklusive maschinellen Lernens und künstlicher Intelligenz erarbeitet und bereits publizierte / etablierte Methoden eingesetzt werden. Daher hat der ideale Kandidat einen ausgeprägten Hintergrund in Data Science und im Anwenden und Programmieren von Algorithmen. Der Einsatz von Programmiersprachen wie Python, R, SQL und C++ wird in diesem Projekt zum Alltag gehören und deren Kenntnis wird vorausgesetzt.

Wir Freuen Uns Auf
  • Eine abgeschlossene Doktorarbeit im Bereich Data Science oder (Bio-)Informatik
  • Kenntnisse in der bioinformatischen Analyse von AIRR(adaptive immune receptor repertoire)-Sequenzierungen
  • Überdurchschnittliche Kenntnisse in den Programmiersprachen Python, R, und SQL
  • Überdurchschnittliche Kenntnisse in der englischen Sprache in Wort und Schrift
  • Verständnis für Statistik und ein verantwortungsvoller Umgang mit personenbezogenen Daten
  • Ein hohes Maß an Motivation, Eigenverantwortung, Lösungsorientierung und Teamgeist
Wir bieten Ihnen:
  • Ein anspruchsvolles und vielfältiges Aufgabengebiet
  • Arbeit an der Schnittstelle von Wissenschaft und Klinik ohne direkten Patientenkontakt
  • Ausführliche Auswertung von Datensätzen aus TCR-/BCR-Sequenz-Analysen und klinischen Parametern
  • Interpretation, Aufbereitung, Präsentation, und Veröffentlichung erhobener wissenschaftlicher Daten
  • Wissenschaftliche Anleitung zur Durchführung der geplanten Projekte
  • Die Möglichkeit, sich weiterzubilden, eigenständig zu entfalten und Verantwortung im Team zu übernehmen
Das UKM unterstützt die Vereinbarkeit von Beruf und Familie und ist daher seit 2010 als familienbewusstes Unternehmen zertifiziert. Es besteht grundsätzlich die Möglichkeit der Teilzeitbeschäftigung. Die Bewerbung von Frauen wird begrüßt; im Rahmen der gesetzlichen Vorschriften werden Frauen bevorzugt eingestellt. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung besonders berücksichtigt.
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最后期限: 06-12-2024

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