Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) im Bereich maschinelles Lernen und Biomedizin
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Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) im Bereich maschinelles Lernen und Biomedizin
Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) im Bereich maschinelles Lernen und Biomedizin
Humboldt-Universität zu Berlin
Fach- und Hochschulen
Linden
- Art der Beschäftigung: Vollzeit
- Vor Ort
Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) im Bereich maschinelles Lernen und Biomedizin
Über diesen Job
Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) im Bereich maschinelles Lernen und Biomedizin
vorauss. Vollzeit - E 13 TV-L HU (Drittmittelfinanzierung befristet bis 31.12.2026, ggf. Verlängerung)
Auf einen Blick
Befristung
31.12.2026
Entgeltgruppe
E13
Umfang
Vollzeit
(39.4 Stunden/Woche)
Stellenanzahl
1
Bewerbungsfrist
11.02.2026
Die AG von Prof. Ohler konzentriert sich auf die Entschlüsselung und das Design von Genregulationsnetzwerken durch Hochdurchsatz-Genomik und angewandtes maschinelles Lernen. Die/der erfolgreiche Kandidat*in wird zu unserem Schwerpunkt in der Anwendung erklärbarer KI zur Decodierung und zum Design genregulatorischer Sequenzen beitragen.
Ihre Aufgaben
- wiss. Dienstleistungen in der Forschung im Projekt der DFG-geförderten KI-Forschungsgruppe " Fusing Deep Learning and Statistics towards Understanding Structured Biomedical Data (DeSBi) "
- Entwicklung tiefer neuronaler Netzwerke und Algorithmen des maschinellen Lernens für die Analyse umfangreicher Omics-Daten
- Anpassung und Anwendung von Methoden aus der erklärbaren künstlichen Intelligenz zum Verständnis der Genregulation auf verschiedenen Abstraktionsebenen
- Anpassung und Anwendung von "Foundation models" für Omics-Daten
- Entwicklung und Dokumentation skalierbarer Benchmarks und/oder Pipelines zum Training interpretierbarer Modelle
- Anwendung und Validierung der Ansätze an (Einzelzell-)Daten aus dem Labor (Max Delbruck Centrum Berlin, https://www.mdc-berlin.de/ohler ) und von Kooperationspartnern
- Forschungsergebnisse auf internen und externen Tagungen und Konferenzen präsentieren und Veröffentlichung in wissenschaftlichen Fachzeitschriften
Das bringen Sie mit
- abgeschlossenes wiss. Hochschulstudium (Master) und ggf. Promotion: entweder in Informatik, Data Science, Bioinformatik oder einem verwandten Fachgebiet mit Schwerpunkt maschinelles Lernen; oder in anderen naturwissenschaftlichen Fächern mit eingehender Erfahrung im Bereich statistische Methoden und maschinelles Lernen für die Analyse biomedizinischer Daten
- sehr gute Programmierkenntnisse (z. B. in Python, NumPy/SciPy, PyTorch/ TensorFlow)
- Erfahrung in der Arbeit mit Cluster-/GPU-Rechenressourcen ist erwünscht
- exzellente mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, effektiv in einer kollaborativen Teamumgebung zu arbeiten
- sehr gute Problemlösungs- und Analysefähigkeiten sowie die Fähigkeit zu kreativem Denken
- sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift (mind. B2)
Ihr Weg an die HU
Bewerbungen (mit Motivationsschreiben, Lebenslauf, relevanten Zeugnissen, Notenübersichten und Kontaktinformation für mind. 2 Referenzen) richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer an die Humboldt-Universität zu Berlin, Lebenswissenschaftliche Fakultät, Institut für Biologie, Prof. Dr. Uwe Ohler (Sitz: Hannoversche Str. 28, 10115 Berlin), Unter den Linden 6, 10099 Berlin oder bevorzugt per E-Mail in einer PDF-Datei an uwe.ohler ☞ Bitte fügen Sie an dieser Stelle ein @ ein ☜ hu-berlin ☞ Bitte fügen Sie an dieser Stelle einen Punkt ein ☜ de .
Die Besetzung der Stelle ist zum 15.03.2026 vorgesehen.
Zur Sicherung der Gleichstellung sind Bewerbungen qualifizierter Frauen besonders willkommen. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Bewerbungen von Menschen mit Migrationsgeschichte sind ausdrücklich erwünscht. Da wir Ihre Unterlagen nicht zurücksenden, bitten wir Sie, Ihrer Bewerbung nur Kopien beizulegen.
Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten im Rahmen des Ausschreibungs- und Auswahlverfahrens finden Sie auf der Homepage der Humboldt-Universität zu Berlin: https://hu.berlin/DSGVO .
Tel.:
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