Das sind wir:

Patientenversorgung auf höchstem Niveau, ausgezeichnete Forschung und Lehre sowie modernste Medizin und Diagnostik – das sind wir vom Uniklinikum Erlangen! Mit unseren über 10.000 hoch qualifizierten Beschäftigten sind wir einer der größten Arbeitgeber Mittelfrankens und wachsen stetig weiter. Dank der wissenschaftlichen Expertise und des großen Engagements unserer Mitarbeitenden bieten wir unseren Patientinnen und Patienten einzigartige und zukunftsweisende Behandlungsmöglichkeiten. Damit gewährleisten wir medizinischen Fortschritt. Finden auch Sie bei uns den perfekten Job, der für Sie und andere Sinn ergibt!

Im Rahmen des Transregio-Forschungsverbunds TRR 417 "Zelluläre Kommunikation im Stroma des kolorektalen Karzinoms: Von der Pathophysiologie bis zur klinischen Translation" kooperieren die Universitätskliniken Erlangen, Frankfurt und Freiburg intensiv. Ziel des Verbunds ist es, die komplexen Interaktionen im Tumormikromilieu des kolorektalen Karzinoms eingehend zu erforschen und innovative Therapieansätze zu entwickeln. Durch diese interdisziplinäre Spitzenforschung schaffen die beteiligten Universitätskliniken die wissenschaftliche Grundlage für verbesserte Behandlungsmöglichkeiten sowie eine nachhaltige Optimierung der Versorgung von Patientinnen und Patienten mit kolorektalem Karzinom. Gestalten Sie mit uns gemeinsam die Zukunft der Medizin und werden Sie Teil unseres engagierten Teams.

• Forschungsdatenmanagement (RDM) gemäß FAIR-Prinzipienzur Sicherstellung langfristiger Datenverfügbarkeit und -nachnutzbarkeit
• Bioinformatische Analyse und Integration von Single-Cell-,Bulk-RNA-seq-, Metabolomics und weiteren Omics-Datensätzen im Rahmen des TRR417
• Entwicklung und Anwendung statistischer Methoden zurAuswertung großskaliger biologischer Datensätze
• Visualisierung und Interpretation komplexermolekularbiologischer Ergebnisse in enger Zusammenarbeitmit experimentellen Partnern
• Erstellung und Veröff entlichung wissenschaftlicherPublikationen sowie Präsentation der Ergebnisse aufinternen und externen Fachveranstaltungen

• Abgeschlossenes Studium (Master oder Promotion) in Bioinformatik, Computational Biology, Data Science oder einer verwandten Fachrichtung
• Vertraut mit den FAIR-Prinzipien und deren praktischer Umsetzung
• Erfahrung mit biomedizinischen Daten und Metadatenstandards (z. B. MIAME, MINSEQE, OME)
• Praxis in Datenversionierung (z. B. Git) und Workflow- Management (z. B. Snakemake, Nextflow)
• Erfahrung in der Analyse von Hochdurchsatzdaten (z. B. RNAseq, Single-Cell Omics)
• Sicherer Umgang mit Python und/oder R sowie gängigen Bioinformatik-Frameworks (z. B. Scanpy, Seurat, Bioconductor)
• Vertiefte Kenntnisse in Statistik und Machine Learning, idealerweise mit Erfahrung in Graph Neural Networks (GNNs)
• Ausgeprägte Teamfähigkeit, selbstständige und strukturierte Arbeitsweise sowie Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit