Arbeiten an der Charité

Die Charité – Universitätsmedizin Berlin ist eines der größten und renommiertesten Universitätsklinika Europas und verbindet exzellente Patientenversorgung mit wegweisender biomedizinischer Forschung. An der Schnittstelle von Medizin, Biologie und Datenwissenschaft entwickelt die Charité innovative Ansätze für die Präzisionsmedizin von morgen.

Diese Position ist eingebettet in das neu gegründete Einstein Center for Early Disease Interception (EC-EDI), ein Konsortium führender Berliner Institutionen, darunter die Charité, das Berlin Institute of Health (BIH), das Max-Delbrück-Centrum und die TU Berlin. Die Mission des Zentrums besteht darin, Krankheiten in ihren frühesten Stadien zu diagnostizieren und abzufangen – wenn nur wenige Zellen betroffen sind – unter Einsatz modernster Einzelzell-Technologien, fortschrittlicher KI und von Patienten abgeleiteter Krankheitsmodelle.

Der/Die erfolgreiche Kandidat/in wird gemeinsam mit zwei Forschungsgruppen arbeiten:

Das Buchauer Lab ("Systembiologie von Infektionskrankheiten") an der Klinik für Infektiologie der Charité entwickelt computergestützte Methoden zur Entschlüsselung von Immunantworten auf Infektionen und Impfstoffe und kombiniert dabei Einzelzell-Omics-Daten, mathematische Modellierung und maschinelles Lernen.

Das Haas Lab ("Systemhämatologie, Stammzellen & Präzisionsmedizin") am BIH/Charité/MDC-BIMSB entwickelt und wendet multimodale Einzelzell- und räumlich aufgelöste Technologien an, um die Krebsentstehung und Immunzell-Interaktionen zu untersuchen. Das Labor hat bahnbrechende Präzisionsdiagnostik-Tools der nächsten Generation auf Basis von Einzelzell-Multi-Omics entwickelt und kürzlich bis zu 50-fach-Vollspektrum-Durchflusszytometrie-Assays mit nahezu Einzelzell-Genomik-Auflösung entwickelt.

Die Stelle im Überblick

Im Rahmen des Einstein Center for Early Disease Interception suchen wir eine/n Doktorand/in zur Entwicklung computergestützter Methoden, die eine schnelle, datengestützte Diagnose von Lungenerkrankungen ermöglichen.

Unser Ziel ist es, ein Framework aufzubauen, das Einzelzell-RNA-Sequenzierungsdaten aus Blutproben in interpretierbare Merkmalsvektoren umwandelt und eine auf maschinellem Lernen basierende Klassifizierung von Lungenerkrankungen ermöglicht, darunter virale und bakterielle Infektionen, Autoimmunerkrankungen und Lungenkrebs. Wir streben an, diese von scRNA-seq abgeleiteten Signaturen auf ultra-hochplexe Durchflusszytometrie für den klinischen Einsatz zu übertragen.

Ihre Aufgaben:

• Entwicklung robuster Algorithmen zur batch-korrigierten Integration und Zusammenfassung von scRNA-seq-Datensätzen von >1.000 Patienten
• Erstellung menschlich interpretierbarer Merkmale (Zelltypproportionen, Genexpressions-Scores), die für Datensatz-übergreifende Stabilität optimiert sind
• Training und Validierung von Machine-Learning-Klassifikatoren für die Mehrklassen-Diagnose von Lungenerkrankungen
• Übersetzung von scRNA-seq-abgeleiteten Immunsignaturen in spektrale Durchflusszytometrie-Messungen
• Zusammenarbeit mit klinischen und experimentellen Partnern innerhalb des EC-EDI-Konsortiums
• Sie sind wissenschaftlich tätig: Nach § 110 (4), Satz 3 sieht das BerlHG für wissenschaftliche Mitarbeitende eine angemessene Zeit innerhalb der Arbeitszeit für die eigene wissenschaftliche Weiterqualifikation vor

Danach suchen wir

Erforderlich:

• Master-Abschluss in einer quantitativen Disziplin: Physik, Mathematik, Informatik, Statistik, maschinelles Lernen, Data Science oder computational biology/Bioinformatik
• Ausgeprägte Programmierkenntnisse (z. B. Python und/oder R)
• Erfahrung mit Methoden des maschinellen Lernens
• Selbstständige, strukturierte und detailorientierte Arbeitsweise
• Sehr gute Englischkenntnisse

Wünschenswert:

• Erfahrung in der Analyse hochdimensionaler biomedizinischer Daten (z. B. Omics, Einzelzelldaten)
• Vertrautheit mit Batch-Korrektur, Dimensionsreduktion oder Methoden zur Integration mehrerer Datensätze
• Kenntnisse in Software-Engineering-Prinzipien (Versionskontrolle, Testing, Dokumentation)
• Interesse an translationaler Forschung und klinischer Anwendung

Wir suchen eine neugierige, eigeninitiative Person, die Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit hat und motiviert ist, computergestützte Fortschritte in die klinische Praxis zu übertragen.

Das bringt die Charité mit

• Mitwirkung in einem hochkarätigen, interdisziplinären Forschungskonsortium (Einstein Center for Early Disease Interception) mit direkter klinischer Auswirkung

• Gemeinsame Betreuung durch zwei führende Einzelzell- und Computational-Biology-Labore

• Hochprofessionelles Arbeitsumfeld in motivierten und interdisziplinären Teams

• Zugang zu einzigartigen klinischen Datensätzen und moderner Recheninfrastruktur an der Charité, am BIH und am MDC-BIMSB

• Strukturiertes Promotionsprogramm mit Möglichkeiten zur wissenschaftlichen Weiterbildung und Karriereentwicklung

• Kollaboratives, internationales Arbeitsumfeld im Herzen des Berliner biomedizinischen Forschungsökosystems mit interkulturellen Teamevents und einer gut strukturierten Einarbeitungsphase mit hilfsbereiten Teammitgliedern

• Umfangreiche Angebote für interne Schulungen und berufliche Weiterentwicklung sowie Weiterqualifizierung

• Arbeitsplatz am Charité Campus Virchow-Klinikum, gut mit öffentlichen Verkehrsmitteln erreichbar

• Sonderangebote in den Bereichen Einkaufen, Reisen und Sport

Informationen zur Stelle

• Entgeltgruppe E13 TVöD. Hier finden Sie alle Informationen zum Gehalt und Tarifvertrag
• Arbeitszeit: Teilzeitbeschäftigung in Höhe von 65 % (25,03 WoStd.)
• Die Position ist ab 01.04.2026 bis zum 31.12.2028 befristet, da sie an die Projektlaufzeit gebunden ist
• Bei uns sind 30 Tage Urlaub Standard
• Die Bewerbungsfrist endet am: 28.02.2026
• Kennziffer: 6206